[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

RU2019112787A - Способ - Google Patents

Способ Download PDF

Info

Publication number
RU2019112787A
RU2019112787A RU2019112787A RU2019112787A RU2019112787A RU 2019112787 A RU2019112787 A RU 2019112787A RU 2019112787 A RU2019112787 A RU 2019112787A RU 2019112787 A RU2019112787 A RU 2019112787A RU 2019112787 A RU2019112787 A RU 2019112787A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
attenuation
pvwi
perivascular
vessel
length
Prior art date
Application number
RU2019112787A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2758548C2 (ru
RU2019112787A3 (ru
Inventor
Хараламбос АНТОНИАДЕС
Кейт ЧЭННОН
Евангелос ОЙКОНОМУ
Стефан НОЙБАУЭР
Original Assignee
Оксфорд Юниверсити Инновэйшн Лимитед
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from GB1620494.3A external-priority patent/GB2557263A/en
Application filed by Оксфорд Юниверсити Инновэйшн Лимитед filed Critical Оксфорд Юниверсити Инновэйшн Лимитед
Publication of RU2019112787A publication Critical patent/RU2019112787A/ru
Publication of RU2019112787A3 publication Critical patent/RU2019112787A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2758548C2 publication Critical patent/RU2758548C2/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications
    • A61B6/504—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment specially adapted for specific body parts; specially adapted for specific clinical applications for diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/003—Reconstruction from projections, e.g. tomography
    • G06T11/008—Specific post-processing after tomographic reconstruction, e.g. voxelisation, metal artifact correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Claims (36)

1. Способ определения периваскулярного водного индекса (PVWi) кровеносного сосуда, предусматривающий
(i) применение данных, собранных со сканограммы от компьютерной томографии вдоль длины сосуда, для определения общего объема вокселей воды в пределах окна ослабления вокруг ослабления для воды в пределах периваскулярного пространства на заранее определенном расстоянии от наружной стенки сосуда и
(ii) коррекцию общего объема вокселей воды на объем сосуда посредством деления общего объема вокселей воды, определенного на стадии (i), на общий периваскулярный объем.
2. Способ по п. 1, при этом окно ослабления вокруг ослабления воды составляет от -30 до +30 единиц по шкале Хаунсфилда (HU).
3. Способ по п. 2, при этом окно ослабления вокруг ослабления воды составляет от -15 до +15 HU.
4. Способ по любому предыдущему пункту, при этом заранее определенное расстояние от наружной стенки сосуда представляет собой стандартное расстояние, которое не является равным или связанным с диаметром или радиусом нижележащего сосуда.
5. Способ по любому из пп. 1-3, при этом заранее определенное расстояние от наружной стенки сосуда представляет собой либо расстояние, равное радиусу или диаметру нижележащего сосуда, либо расстояние, которое является характерным для размера нижележащего сосуда.
6. Способ по любому предыдущему пункту, при этом данные собирают со сканограммы от компьютерной томографии вдоль длины правой коронарной артерии, левой передней нисходящей артерии, левой огибающей артерии, аорты, сонных артерий или бедренных артерий.
7. Способ по п. 6, при этом данные собирают со сканограммы от компьютерной томографии вдоль длины 4 см, начиная в 1 см в дистальном направлении относительно начала правой коронарной артерии.
8. Способ по любому из пп. 1-5, при этом данные собирают со сканограммы от компьютерной томографии вдоль длины аорты.
9. Применение периваскулярного водного индекса (PVWi) в качестве функционального биологического маркера воспаления сосудов, при этом PVWi определен в соответствии со способом по любому из пп. 1-8.
10. Применение PVWi в качестве функционального биологического маркера по п. 9, при этом биологический маркер применяется для прогнозирования риска смертности по всем причинам или смертности от кардиальных событий у пациента.
11. Применение PVWi в качестве функционального биологического маркера по п. 10, при этом PVWi применяется в комбинации с дополнительными функциональными и/или биологическими маркерами воспаления сосудов.
12. Применение PVWi в качестве функционального биологического маркера по п. 11, при этом структурные биологические маркеры воспаления сосудов включают в себя один или более из кальциевого индекса и индекса фиброзных бляшек, и/или при этом дополнительные функциональные биологические маркеры воспаления сосудов включают в себя один или более из коэффициента ослабления для жира в периваскулярной жировой ткани (FAIPVAT), коэффициента ослабления для жира в эпикардиальной жировой ткани (FAIEpAT) и объемного периваскулярного характеризующего индекса (VPCI).
13. Способ прогнозирования риска смертности или риска у пациента, страдающего от кардиального события, причем указанный способ предусматривает:
(a) применение данных, собранных со сканограммы от компьютерной томографии (КТ) вдоль длины кровеносного сосуда, для определения:
(i) кальциевого индекса (Calcium-i) и/или
(ii) индекса фиброзных бляшек (FPi)
и по меньшей мере одного из
(iii) коэффициента ослабления для жира в периваскулярной жировой ткани (FAIPVAT);
(iv) периваскулярного водного индекса (PVWi) и/или
(v) коэффициента ослабления для жира в эпикардиальной жировой ткани (FAIEpAT); и
(b) сравнение каждого из значений, определенных в (a), с заранее определенным разделительным значением или применение абсолютного значения каждой переменной с целью получения выходного значения, которое указывает на риск того, что пациент страдает от кардиального события.
14. Способ по п. 13, при этом как FAIPVAT, так и PVWi определяют на стадии (a).
15. Способ по п. 13 или 14, при этом данные собирают со сканограммы от компьютерной томографии вдоль длины правой коронарной артерии, левой передней нисходящей артерии, левой огибающей артерии, аорты, сонных артерий или бедренных артерий.
16. Способ по п. 15, при этом данные собирают со сканограммы от компьютерной томографии вдоль длины 4 см, начиная в 1 см в дистальном направлении относительно начала коронарной артерии.
17. Способ по п. 13 или 14, при этом данные собирают со сканограммы от компьютерной томографии вдоль длины аорты.
18. Способ по любому из пп. 13-17, при этом стадия (a) дополнительно предусматривает применение данных, собранных со сканограммы от компьютерной томографии вдоль длины кровеносного сосуда, для определения (v) объемного периваскулярного характеризующего индекса (VPCI), и при этом значение (v) включают на стадии (b) в п. 13.
19. Способ по любому из пп. 13-18, дополнительно предусматривающий определение одного или более из (vi) объема эпикардиальной жировой ткани (EpAT-vol) и (vii) коэффициента ослабления для жира в эпикардиальной жировой ткани (FAIEpAT), и при этом значение из (vi) и/или (vii) включают на стадии (b) в п. 13.
20. Способ по любому из пп. 13-19, дополнительно предусматривающий определение одного или более из (viii) возраста и (ix) пола пациента, и при этом значение из (viii) и/или (ix) включают на стадии (b) в п. 13.
21. Способ по любому из пп. 13-20, при этом коэффициенты для каждого из (i)-(vii) получают из моделей рисков Кокса или логистической регрессии.
22. Способ по любому из пп. 13-20, при этом разделительные точки для каждого из (i)-(vii) получают из рабочих характеристических кривых (ROC).
23. Способ по любому из пп. 13-22, при этом выходное значение представляет собой непрерывную однозначную функцию или значение, которое попадает в пределы одного из трех дискретных интервалов, соответствующих низкому, среднему и высокому риску кардиального события, смерти от кардиального события или смертности по всем причинам.
24. Способ по любому из пп. 13-23, при этом способ применяют для стратификации пациентов в соответствии с их риском смертности по всем причинам или смертности от кардиальных событий.
25. Способ по любому из пп. 13-24, при этом у пациента было диагностировано воспаление сосудов или состояние, известное как ассоциированное с воспалением сосудов.
26. Применение способа по любому из пп. 13-25 для неинвазивного мониторинга аневризм аорты и/или бляшек в сонной артерии, при этом указанный способ не включает в себя определение объема EpAT или FAIEpAT.
RU2019112787A 2016-10-31 2017-10-31 Периваскулярный водный индекс и его применение для прогнозирования смертности по всем причинам или смертности от кардиальных событий RU2758548C2 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GR20160100555 2016-10-31
GR20160100555 2016-10-31
GB1620494.3 2016-12-02
GB1620494.3A GB2557263A (en) 2016-12-02 2016-12-02 Method
PCT/GB2017/053262 WO2018078395A1 (en) 2016-10-31 2017-10-31 Method

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2019112787A true RU2019112787A (ru) 2020-11-30
RU2019112787A3 RU2019112787A3 (ru) 2021-02-05
RU2758548C2 RU2758548C2 (ru) 2021-10-29

Family

ID=60201620

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019112787A RU2758548C2 (ru) 2016-10-31 2017-10-31 Периваскулярный водный индекс и его применение для прогнозирования смертности по всем причинам или смертности от кардиальных событий

Country Status (12)

Country Link
US (4) US11393137B2 (ru)
EP (2) EP3960087B1 (ru)
JP (1) JP7210463B2 (ru)
KR (1) KR102487832B1 (ru)
CN (2) CN117918872A (ru)
AU (2) AU2017351986B2 (ru)
CA (2) CA3226114A1 (ru)
ES (2) ES2952254T3 (ru)
HU (1) HUE063284T2 (ru)
RU (1) RU2758548C2 (ru)
SG (1) SG11201903840WA (ru)
WO (1) WO2018078395A1 (ru)

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ES2952254T3 (es) 2016-10-31 2023-10-30 Univ Oxford Innovation Ltd Método de detección de inflamación vascular
GB2577349B (en) * 2018-09-18 2023-06-14 Univ Oxford Innovation Ltd Radiomic signature of adipose
GB2578485A (en) * 2018-09-18 2020-05-13 Univ Oxford Innovation Ltd Radiomic signature of a perivascular region
KR20210076944A (ko) * 2018-10-17 2021-06-24 하트플로우, 인크. 지방 조직으로부터 심장혈관 질환 및 치료 유효성을 평가하기 위한 시스템들 및 방법들
US10813612B2 (en) * 2019-01-25 2020-10-27 Cleerly, Inc. Systems and method of characterizing high risk plaques
WO2021026125A1 (en) * 2019-08-05 2021-02-11 Elucid Bioimaging Inc. Combined assessment of morphological and perivascular disease markers
EP4276751A3 (en) * 2019-11-28 2024-01-10 Siemens Healthcare GmbH Computer-implemented method for evaluating a ct data set regarding perivascular tissue, evaluation device, computer program and electronically readable storage medium
AU2021205821A1 (en) 2020-01-07 2022-07-21 Cleerly, Inc. Systems, methods, and devices for medical image analysis, diagnosis, risk stratification, decision making and/or disease tracking
CN111150490B (zh) * 2020-01-15 2021-01-29 陈挺 基于ar和ai技术的心脏射频消融手术智能助手系统
RU2738135C1 (ru) * 2020-02-11 2020-12-08 Общество с ограниченной ответственностью "Научно-технический центр "МТ" (ООО "НТЦ-МТ") Способ двухэнергетической рентгенографии (варианты)
CN111738986B (zh) * 2020-06-01 2021-02-09 数坤（北京）网络科技有限公司 一种脂肪衰减指数的生成方法、装置及计算机可读介质
CN111754473B (zh) * 2020-06-17 2024-10-29 平安科技（深圳）有限公司 用于3d图像的异常图像筛查方法、装置、设备及存储介质
WO2023000039A1 (en) * 2021-07-23 2023-01-26 Navier Medical Ltd Systems and methods for detecting microcalcification activity
CN113476068B (zh) * 2021-07-27 2024-11-01 中山大学附属第八医院（深圳福田） 基于胸部动脉钙化对主要不良心血管事件的预测模型及构建方法
US20230289963A1 (en) 2022-03-10 2023-09-14 Cleerly, Inc. Systems, devices, and methods for non-invasive image-based plaque analysis and risk determination

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2006055498A2 (en) * 2004-11-15 2006-05-26 Uab Research Foundation Methods and systems of analyzing clinical parameters and methods of producing visual images
WO2007058997A2 (en) * 2005-11-11 2007-05-24 The University Of Houston System Scoring method for imaging-based detection of vulnerable patients
WO2010071896A2 (en) * 2008-12-19 2010-06-24 Piedmont Healthcare, Inc. System and method for lesion-specific coronary artery calcium quantification
WO2011069120A1 (en) * 2009-12-03 2011-06-09 Cedars-Sinai Medical Center Method and system for plaque characterization
US8532360B2 (en) * 2010-04-20 2013-09-10 Atheropoint Llc Imaging based symptomatic classification using a combination of trace transform, fuzzy technique and multitude of features
WO2014197460A1 (en) * 2013-06-04 2014-12-11 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Methods for diagnosing and treating bicuspid aortic valve and/or aortopathies
WO2015073977A1 (en) * 2013-11-15 2015-05-21 The Johns Hopkins University Systems and methods of assessing risk of sudden cardiac death
ES2655795T3 (es) * 2014-04-04 2018-02-21 Winfried März Aproximación de biomarcador múltiple para predicción de mortalidad en pacientes de diálisis
GB201414496D0 (en) * 2014-08-15 2014-10-01 Isis Innovation Method
ES2952254T3 (es) 2016-10-31 2023-10-30 Univ Oxford Innovation Ltd Método de detección de inflamación vascular

Also Published As

Publication number Publication date
CA3226114A1 (en) 2018-05-03
CN110267596B (zh) 2024-04-02
WO2018078395A1 (en) 2018-05-03
KR20190072633A (ko) 2019-06-25
RU2758548C2 (ru) 2021-10-29
US11880916B2 (en) 2024-01-23
SG11201903840WA (en) 2019-05-30
EP3531917B1 (en) 2023-01-25
AU2022287535A1 (en) 2023-02-02
CN117918872A (zh) 2024-04-26
CN110267596A (zh) 2019-09-20
JP7210463B2 (ja) 2023-01-23
HUE063284T2 (hu) 2024-01-28
KR102487832B1 (ko) 2023-01-12
US20220139005A1 (en) 2022-05-05
CA3040391A1 (en) 2018-05-03
US11393137B2 (en) 2022-07-19
AU2017351986B2 (en) 2022-12-08
US20190287276A1 (en) 2019-09-19
US11948230B2 (en) 2024-04-02
JP2020501850A (ja) 2020-01-23
AU2022287535B2 (en) 2024-03-14
US20230113005A1 (en) 2023-04-13
AU2017351986A1 (en) 2019-05-02
ES2952254T3 (es) 2023-10-30
ES2938857T3 (es) 2023-04-17
US20240221249A1 (en) 2024-07-04
EP3531917A1 (en) 2019-09-04
EP3960087B1 (en) 2023-07-12
EP3960087A1 (en) 2022-03-02
RU2019112787A3 (ru) 2021-02-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2019112787A (ru) Способ
JP2020501850A5 (ru)
Baumgartner et al. Diagnostic power of aortic elastic properties in young patients with Marfan syndrome
EP3323064A1 (en) Systems and methods for estimating hemodynamic forces acting on plaque and monitoring risk
CN115564737A (zh) 冠状动脉ct造影图像的分割方法、装置与存储介质
US20190200884A1 (en) Devices and methods for stratification of patients for renal denervation based on intravascular pressure and wall thickness measurements
Zhang et al. Treatment of fusiform ascending aortic aneurysms: a comparative study with 2 options
Qing et al. Persistent intraluminal pressure after endovascular stent grafting for type B aortic dissection
Satdhabudha et al. A randomized comparison of flow characteristics of semiskeletonized and pedicled internal thoracic artery preparations in coronary artery bypass
Conangla-Planes et al. Imaging diagnosis of portal hypertension
Veger et al. Where to fenestrate in aortic dissection type B? An ex vivo study
US20190133540A1 (en) Epicardial adipose tissue inflammatory index prediction of lesion-specific ischemia as assessed by fractional flow reserve
RU2361527C1 (ru) Способ лечения облитерирующего атеросклероза сосудов нижних конечностей
Cerón et al. Characterization of the volume and thickness of DIEP flap by CTA image processing
Orakova et al. Dynamics of twenty-four hour monitoring of blood pressure in elderly patients with bronchial asthma
Mao et al. The comparison of venous sequential and normal graft patency based on hemodynamics
Saito et al. Left main coronary artery atresia diagnosed by multidetector computed tomography
Nair Systolic and diastolic blood pressure: Do we add or subtract to estimate the blood pressure burden
Kotanidis et al. OP4 Perivascular fat attenuation index mapping around the right and left coronary artery independently predict cardiac mortality
Escandón et al. Fundamentals of Lymphedema
Wall et al. OP5 Pericoronary adipose tissue density is greater in takayasu arteritis than atherosclerosis and is associated with coronary arterial inflammation measured by 68Ga-DOTATATE PET
Goitein et al. Neo Lvot Prediction With The Innovalve Tmvr System-Ct Preliminary Results
Tajima et al. Myocardial Mass Derived From Coronary Ct Angiography
Rohani Recurrent Chest Pain and Lytic Lesion in the Spine
Puerto Díaz et al. Diagnosis of the diseased coronary vessel by calcium score in patients with chest pain.