Diagnostic accuracy of stress-only myocardial perfusion SPECT improved by deep learning.

Liu, Hui; Wu, Jing; Miller, Edward J; Liu, Chi; Liu, Yi-Hwa

Liu, Hui; Wu, Jing; Miller, Edward J; Liu, Chi; Liu, Yi-Hwa.

Afiliação

Liu H; Department of Internal Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT, 06520, USA. liuhui2020@tsinghua.edu.cn.
Wu J; Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing, People's Republic of China. liuhui2020@tsinghua.edu.cn.
Miller EJ; Key Laboratory of Particle & Radiation Imaging (Tsinghua University), Ministry of Education, Beijing, People's Republic of China. liuhui2020@tsinghua.edu.cn.
Liu C; Department of Radiology and Biomedical Imaging, Yale University, New Haven, CT, USA. liuhui2020@tsinghua.edu.cn.
Yaqiang; Department of Radiology and Biomedical Imaging, Yale University, New Haven, CT, USA.
Liu; Center for Advanced Quantum Studies and Department of Physics, Beijing Normal University, Beijing, CT, People's Republic of China.
Liu YH; Department of Internal Medicine, Yale University School of Medicine, New Haven, CT, 06520, USA.

Eur J Nucl Med Mol Imaging ; 48(9): 2793-2800, 2021 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33511425

Assuntos

Doença da Artéria Coronariana; Aprendizado Profundo; Imagem de Perfusão do Miocárdio; Doença da Artéria Coronariana/diagnóstico por imagem; Feminino; Humanos; Masculino; Perfusão; Estudos Retrospectivos; Sensibilidade e Especificidade; Tomografia Computadorizada de Emissão de Fóton Único

Palavras-chave

Coronary artery disease diagnosis; Deep learning; Heterogeneous population; Stress-only SPECT myocardial perfusion imaging

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Doença da Artéria Coronariana / Imagem de Perfusão do Miocárdio / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Observational_studies Limite: Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Eur J Nucl Med Mol Imaging Assunto da revista: MEDICINA NUCLEAR Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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