Detection of Fibrosis in Cine Magnetic Resonance Images Using Artificial Intelligence Techniques

Autor: Curiale, Ariel. H., Cabrera, Facundo, Jimenez, Pablo, Medus, Jorgelina, Mato, GermÁn, Calandrelli, MatÍas E.

Background: Artificial intelligence techniques have demonstrated great potential in cardiology, especially to detect imperceptible patterns for the human eye. In this sense, these techniques seem to be adequate to identify patterns in the myocardial

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2206.01745

Factores asociados a placa blanda en pacientes con score de calcio igual a cero. (Spanish)

Autor: MIGUEL, LUCAS SAN, MASOLI, OSVALDO H., REDRUELLO, MARCELA, BLANCO, JUAN M., COLLAUD, CARLOS, SODOR, ENRIQUE, MEDUS, JORGELINA

Publikováno v: Revista Argentina de Cardiología; Aug2020, Vol. 88 Issue 4, p324-330, 7p

A novel deep learning based method for myocardial strain quantification.

Autor: Bernardo A; Departamento Física Médica, Centro Atómico Bariloche, Argentina., Mato G; Departamento Física Médica, Centro Atómico Bariloche, Argentina.; Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Argentina.; Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA), Argentina., Calandrelli M; Departamento Física Médica, Centro Atómico Bariloche, Argentina.; Unidad de Imagen y Función Cardíaca del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universidad Autónoma de Barcelona, Barcelona, EspaÑa., Medus J; Fundación Intecnus, San Carlos de Bariloche, Argentina.; Sanatorio San Carlos, San Carlos de Bariloche, Argentina., Curiale A; Applied Chest Imaging Laboratory, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School, Boston, United States of America.

Publikováno v: Biomedical physics & engineering express [Biomed Phys Eng Express] 2024 Nov 29; Vol. 11 (1). Date of Electronic Publication: 2024 Nov 29.