mtmt
Magyar Tudományos Művek Tára
XML
JSON
Átlépés a keresőbe
In English
Idézők
/
Idézések
Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging for Risk Stratification in Coronary Artery Disease.
Lin, Andrew
;
Kolossváry, Márton [Kolossváry, Márton József (Kardiológia), szerző] MTA-SE Lendület Kardiovaszkuláris Képalkotó Kut... (SE / AOK / K / OKK)
;
Motwani, Manish
;
Išgum, Ivana
;
Maurovich-Horvat, Pál [Maurovich-Horvat, Pál (kardiológia), szerző] Orvosi Képalkotó Klinika (SE / AOK / K); MTA-SE Lendület Kardiovaszkuláris Képalkotó Kut... (SE / AOK / K / OKK)
;
Slomka, Piotr J
;
Dey, Damini ✉
Angol nyelvű Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk) Tudományos
Megjelent:
RADIOLOGY: CARDIOTHORACIC IMAGING 2638-6135 2638-6135
3
(1)
Paper: e200512
, 13 p.
2021
SJR Scopus - Radiology, Nuclear Medicine and Imaging: D1
Azonosítók
MTMT: 31963323
DOI:
10.1148/ryct.2021200512
WoS:
000903760500005
Scopus:
85112068012
PubMed:
33778661
Artificial intelligence (AI) describes the use of computational techniques to perform tasks that normally require human cognition. Machine learning and deep learning are subfields of AI that are increasingly being applied to cardiovascular imaging for risk stratification. Deep learning algorithms can accurately quantify prognostic biomarkers from image data. Additionally, conventional or AI-based imaging parameters can be combined with clinical data using machine learning models for individualized risk prediction. The aim of this review is to provide a comprehensive review of state-of-the-art AI applications across various noninvasive imaging modalities (coronary artery calcium scoring CT, coronary CT angiography, and nuclear myocardial perfusion imaging) for the quantification of cardiovascular risk in coronary artery disease. © RSNA, 2021.
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
CSL
Másolás
Nyomtatás
2026-09-08 20:35
×
Lista exportálása irodalomjegyzékként
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
Nyomtatás
Másolás