Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
We present a deep learning model that predicts left atrial (LA) volume from standard 12-lead ECG recordings and basic patient data. This approach offers a low-cost, scalable alternative to MRI-based LA volume measurement, which remains the clinical gold standard but is often inaccessible. Our model performs regression directly on LA volume targets and leverages Shapley values to provide interpretable feature importance. Results highlight the predictive value of ECG signals and demonstrate that patient features such as weight and height contribute meaningfully to the estimation.