Detalles de la búsqueda
1.
Automated inversion time selection for late gadolinium-enhanced cardiac magnetic resonance imaging.
Eur Radiol
; 2024 Feb 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38337070
2.
CardiSort: a convolutional neural network for cross vendor automated sorting of cardiac MR images.
Eur Radiol
; 32(9): 5907-5920, 2022 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35368227
3.
Coronary Microvascular Dysfunction Is Associated With Myocardial Ischemia and Abnormal Coronary Perfusion During Exercise.
Circulation
; 140(22): 1805-1816, 2019 11 26.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31707835
4.
Deep-Learning-Based Preprocessing for Quantitative Myocardial Perfusion MRI.
J Magn Reson Imaging
; 51(6): 1689-1696, 2020 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31710769
5.
Importance of operator training and rest perfusion on the diagnostic accuracy of stress perfusion cardiovascular magnetic resonance.
J Cardiovasc Magn Reson
; 20(1): 74, 2018 11 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30454074
6.
High-resolution quantification of stress perfusion defects by cardiac magnetic resonance.
Eur Heart J Imaging Methods Pract
; 2(1): qyae001, 2024 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38283662
7.
Hybrid artificial intelligence outcome prediction using features extraction from stress perfusion cardiac magnetic resonance images and electronic health records.
J Med Artif Intell
; 7: 3, 2024 Mar 30.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38584766
8.
Deep Learning Synthesis of White-Blood From Dark-Blood Late Gadolinium Enhancement Cardiac Magnetic Resonance.
Invest Radiol
; 2024 May 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38687025
9.
AI-AIF: artificial intelligence-based arterial input function for quantitative stress perfusion cardiac magnetic resonance.
Eur Heart J Digit Health
; 4(1): 12-21, 2023 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36743875
10.
Deep learning applications in coronary anatomy imaging: a systematic review and meta-analysis.
J Med Artif Intell
; 5: 11, 2022 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36861064
11.
Deep learning applications in myocardial perfusion imaging, a systematic review and meta-analysis.
Inform Med Unlocked
; 32: 101055, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36187893
12.
Physics-informed neural networks for myocardial perfusion MRI quantification.
Med Image Anal
; 78: 102399, 2022 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35299005
13.
Optimized automated cardiac MR scar quantification with GAN-based data augmentation.
Comput Methods Programs Biomed
; 226: 107116, 2022 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36148718
14.
High-Resolution Free-Breathing Quantitative First-Pass Perfusion Cardiac MR Using Dual-Echo Dixon With Spatio-Temporal Acceleration.
Front Cardiovasc Med
; 9: 884221, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35571164
15.
Brief Research Report: Quantitative Analysis of Potential Coronary Microvascular Disease in Suspected Long-COVID Syndrome.
Front Cardiovasc Med
; 9: 877416, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35711381
16.
Automated Quantitative Stress Perfusion Cardiac Magnetic Resonance in Pediatric Patients.
Front Pediatr
; 9: 699497, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34540764
17.
High-Resolution Cardiac Magnetic Resonance Imaging Techniques for the Identification of Coronary Microvascular Dysfunction.
JACC Cardiovasc Imaging
; 14(5): 978-986, 2021 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33248969
18.
Multi-Centre, Multi-Vendor and Multi-Disease Cardiac Segmentation: The M&Ms Challenge.
IEEE Trans Med Imaging
; 40(12): 3543-3554, 2021 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34138702
19.
Hierarchical Bayesian myocardial perfusion quantification.
Med Image Anal
; 60: 101611, 2020 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31760191
20.
Feasibility of free-breathing quantitative myocardial perfusion using multi-echo Dixon magnetic resonance imaging.
Sci Rep
; 10(1): 12684, 2020 07 29.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32728198