LO IACONO, FRANCESCA

	Nome completo
	
					LO IACONO, FRANCESCA
				
	Afferenza
	
					DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA, INFORMAZIONE E BIOINGEGNERIA
				
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A robust radiomic-based machine learning approach to detect cardiac amyloidosis using cardiac computed tomography

2023-01-01 Lo Iacono, Francesca; Maragna, Riccardo; Pontone, Gianluca; Corino, Valentina D A

Identification of subclinical cardiac amyloidosis in aortic stenosis patients undergoing transaortic valve replacement using radiomic analysis of computed tomography myocardial texture

2023-01-01 Lo Iacono, Francesca; Maragna, Riccardo; Guglielmo, Marco; Chiesa, Mattia; Fusini, Laura; Annoni, Andrea; Babbaro, Mario; Baggiano, Andrea; Carerj, Maria Ludovica; Cilia, Francesco; Del Torto, Alberico; Formenti, Alberto; Mancini, Maria Elisabetta; Marchetti, Francesca; Muratori, Manuela; Mushtaq, Saima; Penso, Marco; Pirola, Sergio; Tassetti, Luigi; Volpe, Alessandra; Guaricci, Andrea Igoren; Fontana, Marianna; Tamborini, Gloria; Treibel, Thomas; Moon, James; Corino, Valentina D A; Pontone, Gianluca

Titolo	Data di pubblicazione	Autori	File
A robust radiomic-based machine learning approach to detect cardiac amyloidosis using cardiac computed tomography	1-gen-2023	Lo Iacono, FrancescaMaragna, RiccardoPontone, GianlucaCorino, Valentina D A + -
Identification of subclinical cardiac amyloidosis in aortic stenosis patients undergoing transaortic valve replacement using radiomic analysis of computed tomography myocardial texture	1-gen-2023	Lo Iacono, FrancescaMaragna, RiccardoGuglielmo, MarcoChiesa, MattiaFusini, LauraAnnoni, AndreaBabbaro, MarioBaggiano, AndreaCarerj, Maria LudovicaCilia, FrancescoDel Torto, AlbericoFormenti, AlbertoMancini, Maria ElisabettaMarchetti, FrancescaMuratori, ManuelaMushtaq, SaimaPenso, MarcoPirola, SergioTassetti, LuigiVolpe, AlessandraGuaricci, Andrea IgorenFontana, MariannaTamborini, GloriaTreibel, ThomasMoon, JamesCorino, Valentina D APontone, Gianluca + -

RE.PUBLIC@POLIMI pubblicazioni di ricerca del Politecnico di Milano

LO IACONO, FRANCESCA

A robust radiomic-based machine learning approach to detect cardiac amyloidosis using cardiac computed tomography

Identification of subclinical cardiac amyloidosis in aortic stenosis patients undergoing transaortic valve replacement using radiomic analysis of computed tomography myocardial texture