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AI-ECG age predicts carotid atherosclerotic plaque volume and progression

  • D. Pavluk
  • , M. Schreinlechner
  • , S. Proell
  • , F. Theurl
  • , P. Marschang
  • , M. Noflatscher
  • , F. Hofer
  • , C. Dlaska
  • , A. Bauer
  • Montanuniversität Leoben
  • Cent Hosp Bolzano

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftOriginalarbeitBegutachtung

4 Quellenangaben (Web of Science)

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „AI-ECG age predicts carotid atherosclerotic plaque volume and progression“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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