Machine Learning in Hypertrophic Cardiomyopathy

肥厚性心肌病 危险分层 心脏磁共振 心源性猝死 不利影响 心肌病 磁共振成像 内科学 心脏病学 医学 放射科 心力衰竭
作者
Kankan Zhao,Yanjie Zhu,Xiuyu Chen,Shujuan Yang,Weipeng Yan,Kai Yang,Yanyan Song,Chen Cui,Xi Xu,Qingyong Zhu,Zhuo‐Xu Cui,Gang Yin,Huaibin Cheng,Minjie Lu,Dong Liang,Ke Shi,Lei Zhao,Hui Liu,Jiayin Zhang,Liang Chen,Sanjay Prasad,Shihua Zhao,Hairong Zheng
出处
期刊:Jacc-cardiovascular Imaging [Elsevier]
卷期号:17 (8): 880-893
标识
DOI:10.1016/j.jcmg.2024.04.013
摘要

The cumulative burden of hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is significant, with a noteworthy percentage (10%-15%) of patients with HCM per year experiencing major adverse cardiovascular events (MACEs). A current risk stratification scheme for HCM had only limited accuracy in predicting sudden cardiac death (SCD) and failed to account for a broader spectrum of adverse cardiovascular events and cardiac magnetic resonance (CMR) parameters.
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