CT scan
Voorspellen van LVOT-obstructie na TMVR
Mark van Dorpel (Erasmus MC, R’dam) en collega’s beschrijven in hun artikel dat Transcatheter mitralisklepvervanging (TMVR) een minimaal invasief alternatief biedt voor patiënten met een hoog operatierisico. MSCT-gebaseerde 3D-modellen verbeteren de planning en anatomische inzichten.
CT en calciumscore voor screening CAD
Sara-Joan Pinto (Amsterdam UMC) en collega’s beschrijving in deze review dat CACS de risicovoorspelling verbetert van atherosclerotische cardiovasculaire ziekte bij asymptomatische personen, met sterke negatieve voorspellende waarde.
CAD-RADS – standaardisatie en innovatie
Csilla Celeng (UMC Utrecht) beschrijft in deze review dat in de afgelopen jaren het Coronary Artery Disease-Reporting and Data System (CAD-RADS) is ontwikkeld om de rapportage van CCTA te standaardiseren, de communicatie tussen artsen te verbeteren en de naleving van richtlijn geadviseerde therapieën te bevorderen.
CLEAR-CAD: optimale CT en medicatie
Victor Verpalen (Amsterdam UMC) en collega’s beschrijven in hun artikel de CLEAR-CAD studie, de grootste Nederlandse zorgevaluatie die wordt uitgevoerd bij 6444 patiënten met pijn op de borst en een verdenking op coronairlijden op de polikliniek.
CT-FFR: techniek, kliniek en toekomstmuziek
In deze review behandelen Leonie Becker (St. Antonius Ziekenhuis, Nieuwegein) en collega’s de technische principes van de verschillende CT-FFR oplossingen, landmark studies, interpretatie van de analyse en verwachtingen voor de klinische praktijk en de toekomst.
Nieuwste generatie CT-scanners
Simran Sharma (links, Erasmus MC), Marie-Julie Lemmens (rechts, Maastricht UMC+) en collega’s geven in dit artikel een overzicht van de diverse toepassingen met photon-counting detector computed tomography (PCD-CT) binnen de cardiale beeldvorming.
Huidige en toekomstige rol AI
Rudolf van Herten (Amsterdam UMC) bespreekt de huidige en toekomstige rol van artificiële intelligentie bij de analyse van CCTA. Deze review belicht zowel recente technologische ontwikkelingen op het gebied van Deep Learning als de uitdagingen en toekomstperspectieven van AI in CCTA beeldanalyse.
