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Accès ouvert déclaré 2026 article

Overview of Machine Learning and AI Algorithms is Being Integrated into Coronary Artery Calcium Scoring

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4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Coronary Artery Calcium Scoring (CACS), using the Agatston score in particular, is commonly utilized in early detection and assessment of coronary artery disease (CAD). ECG-gated CT scans have historically complemented the procedure using technologies such as EBCT, MDCT, and DSCT. Although effective, these methods are challenged by accuracy and efficiency. Techniques have been revolutionized with advancements in artificial intelligence (AI), especially with deep learning techniques such as convolutional neural networks (CNNs). These technologies now make it possible to conduct fully automated calcium scoring from gated and non-gated CT scans with increased speed and accuracy. AI also makes it possible to derive complex imaging characteristics, including lesion location and density, improving cardiovascular risk prediction. New models integrating clinical, anatomical, and imaging data are assisting in making more personalized treatment plans. Yet, challenges like data unpredictability, limited clarity of AI algorithms, and data privacy and fairness issues persist. In spite of that, AI incorporation represents a significant leap in cardiovascular imaging, with ongoing exploration and regulation essential for safety and efficacy in clinical practice.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Overview of Machine Learning and AI Algorithms is Being Integrated into Coronary Artery Calcium Scoring
Date Crossref
16/04/2026
Éditeur
Dr. Yashwant Research Labs Pvt. Ltd.
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Rayat Bahra University Department of Radiological Imaging Techniques pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Midnapore Medical College and Hospital pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Midnapore City College Department of Radiological Imaging Techniques pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Swami Vivekanand College of Pharmacy pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Saraswati College of Pharmacy Department of Radiological Imaging Techniques pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Swami Vivekanand Institute of Engineering and Technology Department of Microbiology pays non établi dans la notice
    Structure de recherche

Department of Radiological Imaging Techniques — Rayat Bahra University, Midnapore Medical College and Hospital et Department of Radiological Imaging Techniques — Midnapore City College, avec 3 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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