MAPress
ترجمه فارسی مقاله مدل الکتروکاردیوگرام مبتنی بر هوش مصنوعی شفاف و قوی برای اختلال عملکرد سیستولیک بطن چپ

ترجمه فارسی مقاله مدل الکتروکاردیوگرام مبتنی بر هوش مصنوعی شفاف و قوی برای اختلال عملکرد سیستولیک بطن چپ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Transparent and robust Artificial intelligence-driven Electrocardiogram model for Left Ventricular Systolic Dysfunction
عنوان مقاله به فارسی مدل الکتروکاردیوگرام مبتنی بر هوش مصنوعی شفاف و قوی برای اختلال عملکرد سیستولیک بطن چپ
نویسندگان Min Sung Lee, Jong-Hwan Jang, Sora Kang, Ga In Han, Ah-Hyun Yoo, Yong-Yeon Jo, Jeong Min Son, Joon-myoung Kwon, Sooyeon Lee, Ji Sung Lee, Hak Seung Lee, Kyung-Hee Kim
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 30
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Health Informatics انفورماتیک سلامتی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Heart failure (HF) is an escalating global health concern, worsened by an aging population and limitations in traditional diagnostic methods like electrocardiograms (ECG). The advent of deep learning has shown promise for utilizing 12-lead ECG models for the early detection of left ventricular systolic dysfunction (LVSD), a crucial HF indicator. This study validates the AiTiALVSD, an AI/machine learning-enabled Software as a Medical Device, for its effectiveness, transparency, and robustness in detecting LVSD. Conducted at Mediplex Sejong Hospital in the Republic of Korea, this retrospective single-center cohort study involved patients suspected of LVSD. The AiTiALVSD model, which is based on a deep learning algorithm, was assessed against echocardiography findings. To improve model transparency, the study utilized Testing with Concept Activation Vectors (TCAV) and included clustering analysis and robustness tests against ECG noise and lead reversals. The study involved 688 participants and found AiTiALVSD to have a high diagnostic performance, with an AUROC of 0.919. There was a significant correlation between AiTiALVSD scores and left ventricular ejection fraction values, confirming the model’s predictive accuracy. TCAV analysis showed the model’s alignment with medical knowledge, establishing its clinical plausibility. Despite its robustness to ECG artifacts, there was a noted decrease in specificity in the presence of ECG noise. AiTiALVSD’s high diagnostic accuracy, transparency, and resilience to common ECG discrepancies underscore its potential for early LVSD detection in clinical settings. This study highlights the importance of transparency and robustness in AI/ML-based diagnostics, setting a new benchmark in cardiac care.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

نارسایی قلبی (HF) یک نگرانی در حال افزایش سلامت جهانی است ، که توسط پیری جمعیت و محدودیت در روشهای تشخیصی سنتی مانند الکتروکاردیوگرام (ECG) بدتر می شود.ظهور یادگیری عمیق نوید استفاده از مدلهای ECG 12 سرب را برای تشخیص زودرس اختلال عملکرد سیستولیک بطن چپ (LVSD) ، یک شاخص مهم HF نشان داده است.این مطالعه برای اثربخشی ، شفافیت و استحکام آن در تشخیص LVSD ، AITIALVSD ، یک نرم افزار با یادگیری AI/Machine را به عنوان یک وسیله پزشکی تأیید می کند.این مطالعه کوهورت تک مرکز گذشته نگر ، در بیمارستان Mediplex Sejong در جمهوری کره انجام شد ، بیمارانی را که مظنون به LVSD بودند ، درگیر کرد.مدل AitialVSD ، که مبتنی بر یک الگوریتم یادگیری عمیق است ، در برابر یافته های اکوکاردیوگرافی مورد بررسی قرار گرفت.برای بهبود شفافیت مدل ، این مطالعه از آزمایش با بردارهای فعال سازی مفهوم (TCAV) استفاده کرده و شامل تجزیه و تحلیل خوشه بندی و تست های استحکام در برابر نویز ECG و معکوس های سرب است.این مطالعه شامل 688 شرکت کننده بود و نشان داد که AITIALVSD عملکرد تشخیصی بالایی دارد ، با AUROC 0.919.همبستگی معنی داری بین نمرات AITIALVSD و مقادیر کسری از تخلیه بطن چپ وجود دارد ، و صحت پیش بینی مدل را تأیید می کند.تجزیه و تحلیل TCAV تراز مدل با دانش پزشکی را نشان داد و محتمل بالینی آن را ایجاد کرد.علیرغم استحکام آن به مصنوعات ECG ، در حضور سر و صدای ECG کاهش مشخصی در ویژگی وجود داشت.دقت تشخیصی ، شفافیت و مقاومت در برابر اختلافات مشترک ECG ، پتانسیل آن برای تشخیص اولیه LVSD در تنظیمات بالینی را نشان می دهد.این مطالعه اهمیت شفافیت و استحکام در تشخیص مبتنی بر AI/ML را نشان می دهد و یک معیار جدید در مراقبت از قلب ایجاد می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.