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...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Circulation. Cardiovascular imaging Jg. 13; H. 2; S. e009829
Hauptverfasser:	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
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States 01.02.2020
Schlagworte:	adipose tissue deep learning calcium prognosis tomography
ISSN:	1942-0080, 1942-0080
Online-Zugang:	Weitere Angaben
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