Suppr超能文献

Machine Learning CT FFR: The Evolving Role of On-Site Techniques.

作者信息

Ihdayhid Abdul Rahman, Ben Zekry Sagit

机构信息

Monash Cardiovascular Research Centre, Monash University and MonashHeart, Monash Health, 246 Clayton Road, Melbourne, Victoria, Australia 3168 (A.R.I.); and Leviev Heart Center, Sheba Medical Center and Sackler School of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel (S.B.Z.).

出版信息

Radiol Cardiothorac Imaging. 2020 Jun 25;2(3):e200228. doi: 10.1148/ryct.2020200228. eCollection 2020 Jun.

Abstract
摘要

相似文献

1
Machine Learning CT FFR: The Evolving Role of On-Site Techniques.机器学习CT血流储备分数:现场技术的不断演变的作用。
Radiol Cardiothorac Imaging. 2020 Jun 25;2(3):e200228. doi: 10.1148/ryct.2020200228. eCollection 2020 Jun.

本文引用的文献

5
Clinical Use of CT-Derived Fractional Flow Reserve in the Emergency Department.CT 衍生的血流储备分数在急诊科的临床应用。
JACC Cardiovasc Imaging. 2020 Feb;13(2 Pt 1):452-461. doi: 10.1016/j.jcmg.2019.05.025. Epub 2019 Jul 17.

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