Automatic segmentation of the great arteries for computational hemodynamic assessment.

Montalt-Tordera, Javier; Pajaziti, Endrit; Jones, Rod; Sauvage, Emilie; Puranik, Rajesh; Singh, Aakansha Ajay Vir; Capelli, Claudio; Steeden, Jennifer; Schievano, Silvia; Muthurangu, Vivek

Montalt-Tordera, Javier; Pajaziti, Endrit; Jones, Rod; Sauvage, Emilie; Puranik, Rajesh; Singh, Aakansha Ajay Vir; Capelli, Claudio; Steeden, Jennifer; Schievano, Silvia; Muthurangu, Vivek.

Afiliação

Montalt-Tordera J; UCL Institute of Cardiovascular Science, UCL, London, UK.
Pajaziti E; UCL Institute of Cardiovascular Science, UCL, London, UK.
Jones R; Great Ormond Street Hospital, London, UK.
Sauvage E; UCL Institute of Cardiovascular Science, UCL, London, UK.
Puranik R; Children's Hospital at Westmead, Sydney, Australia.
Singh AAV; Faculty of Medicine and Health, University of Sydney, Sydney, Australia.
Capelli C; Children's Hospital at Westmead, Sydney, Australia.
Steeden J; Faculty of Medicine and Health, University of Sydney, Sydney, Australia.
Schievano S; UCL Institute of Cardiovascular Science, UCL, London, UK.
Muthurangu V; UCL Institute of Cardiovascular Science, UCL, London, UK.

J Cardiovasc Magn Reson ; 24(1): 57, 2022 11 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36336682

Assuntos

Hemodinâmica; Imageamento por Ressonância Magnética; Humanos; Estudos Retrospectivos; Valor Preditivo dos Testes; Aorta/diagnóstico por imagem

Palavras-chave

Computational fluid dynamics; Congenital heart disease; Machine learning; Magnetic resonance imaging; Neural network; Segmentation

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imageamento por Ressonância Magnética / Hemodinâmica Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: J Cardiovasc Magn Reson Assunto da revista: ANGIOLOGIA / CARDIOLOGIA / DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido

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