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World File Search SystemCCTA
0.3 McCTA 3 EACVI英语
学习如何进行心脏CT研究，包括何时以及如何使用各种现有协议。优化辐射剂量了解心脏和冠状动脉解剖结构以及如何评估冠状动脉硬化疾病。熟悉CAD RADS 2.0。学习如何执行和解释TAVI前研究。识别和解释与先天性心脏病和手术后疾病有关的研究。熟练使用高级工作站。获得有关频谱CT在心血管成像（飞利浦）中的效用和优势的知识。增强了独立工作的信心，理解和能力，同时帮助满足国际EACVI CCT 2级认证的要求（检查EACVI-CCT网页中的要求）
1.9 MCCTA程序英语
希望通过在EACVI L EVEL 3专家医师的监督下独立解释多种案例，以获得多种案例的独立解释，在该领域拥有丰富的经验。将重新查看150例案例的迷你妈妈，同时帮助我探讨了对Interatio Nal 2级认证“独立实践者”的要求（实用部分 - 日志）。将涵盖广泛的心脏病理，从动脉粥样硬化疾病到与FFR-CT和侵入性血管造影相比的先天/后手术病理学。频谱CT在心血管成像中的概念和实用性。计划和讲座基于最近的ESC指南和ESC组成机构共识文件。5天的实施操作课程Orga n ized由Tuive Health S.L.由心脏CT（EACVI 3级）专家医师监督
患者级可解释的机器学习，以预测SPECT MPI和CCTA成像的主要不良心血管事件
近年来，在摄影成像中使用机器学习（ML）技术的使用激增。作为评估潜在冠状动脉疾病（CAD）患者的成像方式的数量，并且该技术继续改善，在做出临床判断时，可以考虑大量数据。但是，大量变量和越来越多的成像数据可以使准确评估患者的挑战。人工智能（AI）和ML可以通过基于广泛的临床和成像变量的有用提示来帮助这一过程[1]。的确，ML算法已被证明是患者风险分层和诊断评估中的宝贵工具[2，3]。冠状动脉层析成像血管造影（CCTA）是一种用于评估CAD冠状动脉动脉的非侵入性诊断程序。它具有高的负预测值，允许负CCTA结果有效排除显着的CAD [4，5]。另一个重要的非侵入性诊断测试是单光子发射计算机断层扫描（SPECT），它主要评估冠状动脉狭窄和指南管理的功能意义。使用CCTA和SPECT添加了疑问涉嫌CAD的患者对牙菌斑和灌注负担的评估[6-8]。普遍的临床预测方法通常涉及专家选择潜在的相关变量，然后进行回归/分类分析。Automl旨在减轻开发出良好表现ML管道所需的计算成本和人类专业知识[9，10]。ML的最新进展使这种经典的方法限制性（仅使用一种模型类型），效率低下（需要用于超参数的手动调整）并可能有偏见（预测指标前定位）。尽管医疗保健中基于ML的预测模型的进步，但采用这些模型的一个主要障碍是，其中许多被认为是“黑匣子”，这是指缺乏可解释性[11]。呼吁对这些模型的运作方式进行更多研究[12-15]。无法解释预测模型可以侵蚀对它们的信任，尤其是在决策可能会带来严重后果的心血管医学中。在医学中，黑匣子模型将发挥重要作用，在许多情况下，与我们缺乏完全生物学或临床理解的其他领域没有太大的不同[16]。但是，就像了解疾病和疗法背后的机械主义是有益的一样，对ML模型如何得出的结论有了更大的了解[17]也是有帮助的。对可解释的ML的研究激增，以解决这个问题[18]。已经开发了探索AI预测背后推理的各种方法[19，20]。一种有效的方法是建立一个次要，更透明的模型，例如决策树或随机森林，输入
临床指南：CT冠状动脉造影（CCTA）
accs急性冠状动脉综合征ADLS活性CABG冠状动脉旁路手术手术手术CAD冠状动脉疾病CCS冠状动脉钙评分CCTA冠状动脉造影术血管造影CT（A）计算机层析成绩（A）计算机造影（A）计算机血管造影（血管造影） ICD Implantable cardioverter-defibrillator iFR Instantaneous wave-free ratio or instant flow reserve IVUS Intravascular ultrasound LBBB Left bundle branch block LVH Left ventricular hypertrophy MESA Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis METS Metabolic equivalents MI Myocardial infarction MPI Myocardial perfusion imaging PCI Percutaneous coronary intervention PFT Pulmonary功能测试RBBB右束分支块SE应力超声心动图TTE经胸膜超声心动图WPW WPW WOLFF-PARKINSON-WHITE综合征