本文探讨了一种基于机器学习的方法，通过分析心脏磁共振成像中的原生T1映射辐射组学特征来分类肥厚型心肌病（HCM）表型。研究结果表明，这些辐射特征能够有效辅助HCM的诊断和治疗，为心肌病检测和分类提供了新的可能性。
本论文探讨了使用机器学习方法改善对患有肥厚型心肌病（HCM）患者不良心脏事件的预测。研究发现，机器学习模型在预测这些事件方面优于传统风险分层，从而可能增强高风险HCM亚群体的识别能力。论文提出，这些现代方法可用于改善患者结果。
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