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01.08.2018 | Cardiac Computed Tomography (M Cheezum and B Chow, Section Editors) | Ausgabe 8/2018

Current Cardiovascular Imaging Reports 8/2018

Cardiac CT: Technological Advances in Hardware, Software, and Machine Learning Applications

Zeitschrift:
Current Cardiovascular Imaging Reports > Ausgabe 8/2018
Autoren:
Frederic Commandeur, Markus Goeller, Damini Dey
Wichtige Hinweise
This article is part of the Topical Collection on Cardiac Computed Tomography

Abstract

Purpose of Review

Multidetector row computed tomography (CT) allows noninvasive imaging of the heart and coronary arteries. The purpose of this review is to briefly summarize recent advances in CT hardware and software technology, and machine learning applications for cardiovascular imaging.

Recent Findings

In the last decades, there have been significant improvements in CT hardware focusing on faster gantry rotation resulting in improved temporal resolution. Concurrent hardware improvements include improved spatial resolution and higher coverage of the patient, enabling faster acquisition. Advances in cardiac CT software include methods for measurement of noninvasive FFR, coronary plaque characterization, and adipose tissue characteristics around the heart. Machine learning approaches using cardiac CT have been shown to improve both risk of prognosis and lesion-specific ischemia.

Summary

Recent advances in CT hardware and software have expanded the clinical utility of CT for cardiovascular imaging. In the next decades, continued advances can be anticipated in these areas, and in machine learning applications in cardiac CT, as they are incorporated into clinical routine for image acquisition, image analysis, and prediction of patient outcomes.

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