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Optimizing Coronary Computed Tomography Angiography Using a Novel Deep Learning-Based Algorithm

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-578832
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.57883
Dreesen, H. J. H. ; Stroszczynski, C. ; Lell, M. M.
[img]Lizenz: Creative Commons Namensnennung 4.0 International
PDF - Veröffentlichte Version
(1MB)
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 12 Mrz 2024 07:47

Diese Publikation ist Teil des DEAL-Vertrags mit Springer.


Zusammenfassung

Coronary computed tomography angiography (CCTA) is an essential part of the diagnosis of chronic coronary syndrome (CCS) in patients with low-to-intermediate pre-test probability. The minimum technical requirement is 64-row multidetector CT (64-MDCT), which is still frequently used, although it is prone to motion artifacts because of its limited temporal resolution and z-coverage. In this study, ...

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