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Right ventricular mechanical pattern in health and disease: beyond longitudinal shortening
Heart failure reviews, 2019-07, Vol.24 (4), p.511-520
2019
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Deep-Learning Models for the Echocardiographic Assessment of Diastolic Dysfunction
JACC. Cardiovascular imaging, 2021-10, Vol.14 (10), p.1887-1900
2021
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Refining Echocardiographic Surveillance of Aortic Stenosis Using Machine Learning: Toward Personalized and Sustainable Follow-Up Schemes
JACC. Cardiovascular imaging, 2023-06, Vol.16 (6), p.745-748
2023
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Prosthesis-Patient Mismatch After TAVR: The New Flow of Information
JACC. Cardiovascular imaging, 2023-01, Vol.16 (1), p.10-12
2023
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Dissecting the latent representation of age inside a deep neural network’s predictions of diastolic dysfunction using echocardiographic variables
Biomedical signal processing and control, 2024-06, Vol.92, Article 106013
2024
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Interpatient Similarities in Cardiac Function: A Platform for Personalized Cardiovascular Medicine
JACC. Cardiovascular imaging, 2020-05, Vol.13 (5), p.1119-1132
2020
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Quantification of the relative contribution of the different right ventricular wall motion components to right ventricular ejection fraction: the ReVISION method
Cardiovascular ultrasound, 2017-03, Vol.15 (1), p.8-8, Article 8
2017
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Comparison of speckle-tracking echocardiography with invasive hemodynamics for the detection of characteristic cardiac dysfunction in type-1 and type-2 diabetic rat models
Cardiovascular diabetology, 2018-01, Vol.17 (1), p.13-13, Article 13
2018
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The Impact of COVID-19 on the Preparation for the Tokyo Olympics: A Comprehensive Performance Assessment of Top Swimmers
International journal of environmental research and public health, 2021-09, Vol.18 (18), p.9770
2021
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Exercise-induced shift in right ventricular contraction pattern: novel marker of athlete's heart?
American journal of physiology. Heart and circulatory physiology, 2018-12, Vol.315 (6), p.H1640-H1648
2018
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Geometrical remodeling of the mitral and tricuspid annuli in response to exercise training: a 3-D echocardiographic study in elite athletes
American journal of physiology. Heart and circulatory physiology, 2021-05, Vol.320 (5), p.H1774-H1785
2021
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Reply: Can Deep Learning Improve 2D Echocardiographic RV Assessment?: First Important Steps
JACC. Cardiovascular imaging, 2023-12, Vol.16 (12), p.1636-1636
2023
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Machine Learning in Cardiovascular Imaging
Heart failure clinics, 2022-04, Vol.18 (2), p.245
2022
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Machine-Learning-Based Prediction of 1-Year Arrhythmia Recurrence after Ventricular Tachycardia Ablation in Patients with Structural Heart Disease
Bioengineering (Basel), 2023-12, Vol.10 (12), p.1386
2023
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Dominance of free wall radial motion in global right ventricular function of heart transplant recipients
Clinical transplantation, 2018-03, Vol.32 (3), p.e13192-n/a
2018
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Electrocardiogram-Based Machine Learning Emulator Model for Predicting Novel Echocardiography-Derived Phenogroups for Cardiac Risk-Stratification: A Prospective Multicenter Cohort Study
Journal of patient-centered research and reviews, 2022-01, Vol.9 (2), p.98-107
2022
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Interpatient Similarities in Cardiac Function
JACC. Cardiovascular imaging, 2020-05, Vol.13 (5), p.1119-1132
2020
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Myocardial work index: a marker of left ventricular contractility in pressure‐ or volume overload‐induced heart failure
ESC Heart Failure, 2021-06, Vol.8 (3), p.2220-2231
2021
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A bal kamrai kontraktilitás korszerű echokardiográfiás vizsgálata: a miokardiális munka
Cardiologia Hungarica (Budapest), 2023-12, Vol.53 (6), p.577-584
2023
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The Female Athlete’s Heart: Comparison of Cardiac Changes Induced by Different Types of Exercise Training Using 3D Echocardiography
BioMed research international, 2018-01, Vol.2018, p.3561962-7
2018
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RVENet: A Large Echocardiographic Dataset for the Deep Learning-Based Assessment of Right Ventricular Function
Computer Vision – ECCV 2022 Workshops, p.569-583
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