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Determination of Non-Invasive Biomarkers for the Assessment of Fibrosis, Steatosis and Hepatic Iron Overload by MR Image Analysis. A Pilot Study

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Determination of Non-Invasive Biomarkers for the Assessment of Fibrosis, Steatosis and Hepatic Iron Overload by MR Image Analysis. A Pilot Study

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Meneses, A.; Santabárbara, JM.; Romero, JA.; Aliaga, R.; Maceira, AM.; Moratal, D. (2021). Determination of Non-Invasive Biomarkers for the Assessment of Fibrosis, Steatosis and Hepatic Iron Overload by MR Image Analysis. A Pilot Study. Diagnostics. 11(7):1-12. https://doi.org/10.3390/diagnostics11071178

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/181732

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Título: Determination of Non-Invasive Biomarkers for the Assessment of Fibrosis, Steatosis and Hepatic Iron Overload by MR Image Analysis. A Pilot Study
Autor: Meneses, Alba Santabárbara, José Manuel Romero, Juan Antonio Aliaga, Roberto Maceira, Alicia María Moratal, David
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The reference diagnostic test of fibrosis, steatosis, and hepatic iron overload is liver biopsy, a clear invasive procedure. The main objective of this work was to propose HSA, or human serum albumin, as a biomarker ...[+]
Palabras clave: Biomarker , Magnetic resonance protocol , Fibrosis , Steatosis , Hepatic iron overload , Phantom , Image analysis
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Diagnostics. (eissn: 2075-4418 )
DOI: 10.3390/diagnostics11071178
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/diagnostics11071178
Coste APC: 1575
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/MCIU//CIIP-20192020/
info:eu-repo/grantAgreement/AVI//INNCAD%2F2020%2F84/
info:eu-repo/grantAgreement/AVI//INNCAD00%2F19%2F085//Proyecto 4DTools: nuevas técnicas y biomarcadores para diagnóstico-pronóstico de patologías de la aorta ascendente a través de técnicas de imagen médica/
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//AEST%2F2019%2F037/
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//AEST%2F2020%2F029//Aplicación de técnicas de deep learning (aprendizaje profundo) para un análisis automático de imágenes de Resonancia/
Agradecimientos:
This research was funded by "Conselleria d'Educacio, Investigacio, Cultura i Esport, Generalitat Valenciana" (grants AEST/2019/037 and AEST/2020/029), from the "Agencia Valenciana de la Innovacion, Generalitat Valenciana" ...[+]
Tipo: Artículo

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