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Machine-Learning CT-FFR and Extensive Coronary Calcium: Overcoming the Achilles Heel of Coronary Computed Tomography Angiography.
JACC: Cardiovascular Imaging ( IF 12.8 ) Pub Date : 2020-03-01 , DOI: 10.1016/j.jcmg.2019.08.011 Damini Dey 1 , Andrew Lin 1
JACC: Cardiovascular Imaging ( IF 12.8 ) Pub Date : 2020-03-01 , DOI: 10.1016/j.jcmg.2019.08.011 Damini Dey 1 , Andrew Lin 1
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Coronary computed tomography angiography (CTA) is a reliable modality for noninvasive assessment of coronary stenosis [(1)][1]. Recent advances in computational fluid dynamics (CFD) have enabled patient-specific modeling of coronary blood flow and pressure from standard CTA images, without the need
中文翻译：
机器学习CT-FFR和广泛的冠状动脉钙化：克服冠状动脉计算机断层扫描血管造影的致命弱点。
冠状动脉计算机断层造影血管造影（CTA）是一种可靠的方式，可用于无创性评估冠状动脉狭窄[[1]] [1]。计算流体动力学（CFD）的最新进展已实现了根据标准CTA图像对患者的冠状动脉血流和压力进行特定建模的功能，而无需
更新日期：2020-03-03
中文翻译：
机器学习CT-FFR和广泛的冠状动脉钙化：克服冠状动脉计算机断层扫描血管造影的致命弱点。
冠状动脉计算机断层造影血管造影（CTA）是一种可靠的方式，可用于无创性评估冠状动脉狭窄[[1]] [1]。计算流体动力学（CFD）的最新进展已实现了根据标准CTA图像对患者的冠状动脉血流和压力进行特定建模的功能，而无需
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