• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

New Multiparametric Analysis of Cardiac Dyssynchrony: Machine Learning and Prediction of Response to CRT.

作者信息

Donal Erwan, Hubert Arnaud, Le Rolle Virginie, Leclercq Christophe, Martins Raphael, Mabo Philippe, Galli Elena, Hernandez Alfredo

出版信息

JACC Cardiovasc Imaging. 2019 Sep;12(9):1887-1888. doi: 10.1016/j.jcmg.2019.03.009. Epub 2019 Apr 17.

DOI:10.1016/j.jcmg.2019.03.009
PMID:31005538
Abstract
摘要

相似文献

1
New Multiparametric Analysis of Cardiac Dyssynchrony: Machine Learning and Prediction of Response to CRT.心脏不同步的新多参数分析：机器学习与心脏再同步治疗反应预测
JACC Cardiovasc Imaging. 2019 Sep;12(9):1887-1888. doi: 10.1016/j.jcmg.2019.03.009. Epub 2019 Apr 17.
2
Prediction of response to cardiac resynchronization therapy using a multi-feature learning method.使用多特征学习方法预测心脏再同步治疗的反应。
Int J Cardiovasc Imaging. 2021 Mar;37(3):989-998. doi: 10.1007/s10554-020-02083-1. Epub 2020 Nov 23.
3
Ventricular geometry-regularized QRSd predicts cardiac resynchronization therapy response: machine learning from crosstalk between electrocardiography and echocardiography.心室几何形状正则化的QRS时限预测心脏再同步治疗反应：基于心电图与超声心动图相互作用的机器学习
Int J Cardiovasc Imaging. 2019 Jul;35(7):1221-1229. doi: 10.1007/s10554-019-01545-5. Epub 2019 May 18.
4
Electrical Substrates Driving Response to Cardiac Resynchronization Therapy: A Combined Clinical-Computational Evaluation.电基质对心脏再同步治疗反应的驱动作用：临床-计算联合评估。
Circ Arrhythm Electrophysiol. 2018 Apr;11(4):e005647. doi: 10.1161/CIRCEP.117.005647.
5
Machine Learning Prediction of Response to Cardiac Resynchronization Therapy: Improvement Versus Current Guidelines.机器学习预测心脏再同步治疗反应：改善与现行指南比较。
Circ Arrhythm Electrophysiol. 2019 Jul;12(7):e007316. doi: 10.1161/CIRCEP.119.007316. Epub 2019 Jun 20.
6
Septal flash: At the heart of cardiac dyssynchrony.间隔闪烁：心脏失同步的核心。
Trends Cardiovasc Med. 2020 Feb;30(2):115-122. doi: 10.1016/j.tcm.2019.03.008. Epub 2019 Apr 8.
7
Are changes in the extent of left ventricular dyssynchrony as assessed by speckle tracking associated with response to cardiac resynchronization therapy?通过斑点追踪评估的左心室不同步程度的变化是否与心脏再同步治疗的反应相关？
Int J Cardiovasc Imaging. 2016 Apr;32(4):553-61. doi: 10.1007/s10554-015-0809-5. Epub 2015 Nov 19.
8
Effect of left ventricular dyssynchrony on cardiac sympathetic activity in heart failure patients with wide QRS duration.左心室不同步对宽 QRS 时限心力衰竭患者心脏交感神经活性的影响。
Circ J. 2012;76(2):382-9. doi: 10.1253/circj.cj-11-0752. Epub 2011 Dec 1.
9
Cardiac resynchronization: what's next?心脏再同步治疗：接下来会怎样？
Arch Cardiovasc Dis. 2012 Jun-Jul;105(6-7):335-7. doi: 10.1016/j.acvd.2012.05.003. Epub 2012 Jul 2.
10
Reverse electrical remodeling by cardiac resynchronization therapy: prevalence and clinical impact.心脏再同步治疗的逆向电重构：发生率和临床影响。
J Cardiovasc Electrophysiol. 2012 Nov;23(11):1219-27. doi: 10.1111/j.1540-8167.2012.02376.x. Epub 2012 Jun 14.

引用本文的文献

1
A New Method Using Deep Learning to Predict the Response to Cardiac Resynchronization Therapy.一种使用深度学习预测心脏再同步治疗反应的新方法。
J Imaging Inform Med. 2025 Feb 20. doi: 10.1007/s10278-024-01380-8.
2
Contributions of France to the field of clinical cardiac electrophysiology and pacing.法国对临床心脏电生理学和起搏领域的贡献。
Heart Rhythm O2. 2024 Jul 19;5(7):490-514. doi: 10.1016/j.hroo.2024.02.005. eCollection 2024 Jul.
3
A new method of modeling the multi-stage decision-making process of CRT using machine learning with uncertainty quantification.
一种使用带有不确定性量化的机器学习对心脏再同步治疗（CRT）的多阶段决策过程进行建模的新方法。
ArXiv. 2024 Apr 28:arXiv:2309.08415v4.
4
The saga of dyssynchrony imaging: Are we getting to the point.不同步成像的传奇故事：我们是否已到关键节点。
Front Cardiovasc Med. 2023 Mar 31;10:1111538. doi: 10.3389/fcvm.2023.1111538. eCollection 2023.
5
A multimodal deep learning model for cardiac resynchronisation therapy response prediction.一种用于心脏再同步治疗反应预测的多模态深度学习模型。
Med Image Anal. 2022 Jul;79:102465. doi: 10.1016/j.media.2022.102465. Epub 2022 Apr 20.
6
Echocardiographic view and feature selection for the estimation of the response to CRT.超声心动图视图和特征选择用于估计 CRT 反应。
PLoS One. 2021 Jun 10;16(6):e0252857. doi: 10.1371/journal.pone.0252857. eCollection 2021.
7
The Role of Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging: State of the Art Review.人工智能在心血管成像中的作用：最新技术综述
Front Cardiovasc Med. 2020 Dec 23;7:618849. doi: 10.3389/fcvm.2020.618849. eCollection 2020.