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研究人员使用Precision Medicine平台分析了来自1326个超声心动图的107,823张图像,然后训练了神经网络的集合,以识别推荐的心脏视图,并区分正常的心脏和复杂的CHD。应用于指南推荐的成像,集合学习模型可以显着改善胎儿冠心病的检测,这是一个关键的全球诊断挑战。在这里阅读研究。
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