Coronary CT angiography evaluation with artificial intelligence for individualized medical treatment of atherosclerosis: a Consensus Statement from the QCI Study Group
Year: 2025
Type: review
Source: Nature Reviews Cardiology
Authors: Kenrick Schulze, Anne-Marieke Stantien, Michelle C. Williams, Vassilios S. Vassiliou, Andreas A. Giannopoulos, Koen Nieman, Pál Maurovich-Horvat, Jason M. Tarkin, Rozemarijn Vliegenthart, Jonathan Weir-McCall, Mahmoud Mohamed, Bernhard Föllmer, Federico Biavati, Ann-Christine Stahl, Jakob Knape, Hanna Balogh, Nicola Galea, Ivana Išgum, Armin Arbab-Zadeh, Hatem Alkadhi, Robert Manka, David A. Wood, Edward D. Nicol, Nick S. Nurmohamed, Fabrice M. A. C. Martens, Damini Dey, David E. Newby, Marc Dewey
Institutions: Charité - Universitätsmedizin Berlin, University of Edinburgh, University of East Anglia, University Hospital Zurich, Stanford Medicine, Stanford University, Semmelweis University, University of Cambridge, University Medical Center Groningen, University of Groningen, King's College London, Sapienza University of Rome, Amsterdam University Medical Centers, University of Amsterdam, Johns Hopkins University, University of Zurich, ETH Zurich, Institute for Biomedical Engineering, Ollscoil na Gaillimhe – University of Galway, Imperial College London, Royal Brompton Hospital, Cedars-Sinai Medical Center, Deutsches Herzzentrum der Charité, German Centre for Cardiovascular Research, Berlin Institute of Health at Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin University Alliance
Language: English
Subfield: Radiology, Nuclear Medicine and Imaging
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: bronze
Funder: Deutsche Forschungsgemeinschaft
Awards: G1318570945, G2055386342, Guide to Data Sharing of Imaging Trials (GUIDEIT): Vorprojekt, SPP 2177: Radiomics: Nächste Generation der Medizinischen Bildgebung, G3577615953, GRK 2260: BIOQIC Biophysikalisch fundierte, quantitative Bildgebung für die klinische Diagnose, G5050491118, Diagnostischer und prognostischer Wert von Koronararterienfluss und morphologie in einer multizentrischen randomisierten Studie von computertomographischer versus invasiver Angiographie: klinische Radiomicsanalyse, Untersuchung des Prognostischen Werts von Radiomics Analysen und Deep Learning von koronaren Plaques in der Computertomographie für kardiovaskuläre Ereignisse
OpenAlex ID: W4412838434