Deep Learning-Based Quantification of Epicardial Adipose Tissue Volume and Attenuation Predicts Major Adverse Cardiovascular Events in Asymptomatic Subjects

Epicardial adipose tissue (EAT) volume (cm ) and attenuation (Hounsfield units) may predict major adverse cardiovascular events (MACE). We aimed to evaluate the prognostic value of fully automated deep learning-based EAT volume and attenuation measurements quantified from noncontrast cardiac compute...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Circulation. Cardiovascular imaging Ročník 13; číslo 2; s. e009829
Hlavní autoři:	Eisenberg, Evann, McElhinney, Priscilla A, Commandeur, Frederic, Chen, Xi, Cadet, Sebastien, Goeller, Markus, Razipour, Aryabod, Gransar, Heidi, Cantu, Stephanie, Miller, Robert J H, Slomka, Piotr J, Wong, Nathan D, Rozanski, Alan, Achenbach, Stephan, Tamarappoo, Balaji K, Berman, Daniel S, Dey, Damini
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States 01.02.2020
Témata:	adipose tissue deep learning calcium prognosis tomography
ISSN:	1942-0080, 1942-0080
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!