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		<title>冠心病-影像学检查-CCTA扫描 - 版本历史</title>
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		<title>Admin：修改1</title>
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		<author><name>Admin</name></author>	</entry>

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		<title>KGadmin：导入1个版本</title>
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		<author><name>KGadmin</name></author>	</entry>

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		<title>Admin：导入1个版本</title>
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		<summary type="html">&lt;p&gt;导入1个版本&lt;/p&gt;
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				&lt;/tr&gt;&lt;tr&gt;&lt;td colspan=&quot;2&quot; style=&quot;text-align: center;&quot; lang=&quot;zh-CN&quot;&gt;&lt;div class=&quot;mw-diff-empty&quot;&gt;（没有差异）&lt;/div&gt;
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		<author><name>Admin</name></author>	</entry>

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		<title>Admin：修改1</title>
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				<updated>2021-10-19T13:56:59Z</updated>
		
		<summary type="html">&lt;p&gt;修改1&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;新页面&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;主实体：[[冠心病]]，关系：[[影像学检查]] ，尾实体：[[CCTA扫描]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
实体ID:''5376534''&lt;br /&gt;
==关系介绍==&lt;br /&gt;
待补充&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==来源==&lt;br /&gt;
===不同噪声指数和低浓度对比剂联合ASiR-V算法用于CCTA成像的应用分析（中华医学会文献）===&lt;br /&gt;
方法 收集临床上疑诊为[[冠心病]]患者100例,随机分为5组行[[CCTA扫描]],应用造影剂Visipaque(270 mg/mL)及100 Kev管电压扫描,分别设置NI 15.0、17.0、19.0、21.0、23.0.采用自适应迭代重建算法(ASiR-V)进行重&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===高时间分辨率宽体探测器CT的冠脉CT血管造影的扫描时机研究（中华医学会文献）===&lt;br /&gt;
方法 对91例疑似[[冠心病]]的患者进行[[CCTA扫描]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===人工智能冠状动脉CT血管成像在冠心病诊断中的应用（中华医学会文献）===&lt;br /&gt;
方法:选取本院2018年3-8月,临床疑诊为[[冠心病]]的患者50例,对所有患者常规行[[CCTA扫描]],对上传至后处理Sigovia工作站的图像分别由两位高年资医生进行手动冠状动脉分析软件的图像处理、完成报告和由[[冠心病]]智能辅助诊断工作站的自动识别图像中的血管和病变并&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===基于深度学习的冠状动脉CT血管成像冠状动脉疾病报告与诊断系统的临床应用（中华医学会文献）===&lt;br /&gt;
方法 选取我院2018年9-12月,临床疑诊为[[冠心病]]的患者226例,常规行[[CCTA扫描]],按照CAD-RADSTM报告系统,分别由两位高年资医师和基于深度学习的自动软件对患者进行分级报告.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Admin</name></author>	</entry>

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