When artificial intelligence meets photon-counting coronary CT angiography to reduce the need for invasive coronary angiography in TAVR candidates.

Cadour, Farah; Dacher, Jean-Nicolas

Cadour, Farah; Dacher, Jean-Nicolas.

Afiliação

Cadour F; Department of Radiology, Cardiac Imaging Unit, University Hospital of Rouen, 76000 Rouen, France; UNIROUEN, Inserm U1096, UFR médecine pharmacie, 76183 Rouen Cedex, France.
Dacher JN; Department of Radiology, Cardiac Imaging Unit, University Hospital of Rouen, 76000 Rouen, France; UNIROUEN, Inserm U1096, UFR médecine pharmacie, 76183 Rouen Cedex, France. Electronic address: jean-nicolas.dacher@chu-rouen.fr.

Diagn Interv Imaging ; 105(7-8): 243-244, 2024.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-38413271

Assuntos

Inteligência Artificial; Angiografia por Tomografia Computadorizada; Angiografia Coronária; Substituição da Valva Aórtica Transcateter; Humanos; Substituição da Valva Aórtica Transcateter/métodos; Angiografia por Tomografia Computadorizada/métodos; Angiografia Coronária/métodos; Fótons

Palavras-chave

Artificial intelligence; Computed tomography; Coronary artery disease; Deep learning; Fractional flow reserve; Transcatheter aortic valve replacement (TAVI/TAVR)

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Angiografia Coronária / Substituição da Valva Aórtica Transcateter / Angiografia por Tomografia Computadorizada Limite: Humans Idioma: En Revista: Diagn Interv Imaging Ano de publicação: 2024 Tipo de documento: Article

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