AI-derived epicardial fat measurements improve cardiovascular risk prediction from myocardial perfusion imaging
- Standort
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Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
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1 Online-Ressource.
- Sprache
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Englisch
- Erschienen in
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AI-derived epicardial fat measurements improve cardiovascular risk prediction from myocardial perfusion imaging ; volume:7 ; number:1 ; day:3 ; month:2 ; year:2024 ; pages:1-8 ; date:12.2024
npj digital medicine ; 7, Heft 1 (3.2.2024), 1-8, 12.2024
- Urheber
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Miller, Robert J. H.
Shanbhag, Aakash
Killekar, Aditya
Lemley, Mark
Bednarski, Bryan
Kriekinge, Serge D. Van
Kavanagh, Paul B.
Feher, Attila
Miller, Edward J.
Einstein, Andrew J.
Ruddy, Terrence D.
Liang, Joanna X.
Builoff, Valerie
Berman, Daniel S.
Dey, Damini
Slomka, Piotr J.
- Beteiligte Personen und Organisationen
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SpringerLink (Online service)
- DOI
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10.1038/s41746-024-01020-z
- URN
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urn:nbn:de:101:1-2024041316135999839885
- Rechteinformation
-
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
14.08.2025, 10:53 MESZ
Datenpartner
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
Beteiligte
- Miller, Robert J. H.
- Shanbhag, Aakash
- Killekar, Aditya
- Lemley, Mark
- Bednarski, Bryan
- Kriekinge, Serge D. Van
- Kavanagh, Paul B.
- Feher, Attila
- Miller, Edward J.
- Einstein, Andrew J.
- Ruddy, Terrence D.
- Liang, Joanna X.
- Builoff, Valerie
- Berman, Daniel S.
- Dey, Damini
- Slomka, Piotr J.
- SpringerLink (Online service)