Artificial Intelligence for Computational Modeling of the Heart
Lingua: inglese
Editore: Academic Press, 2019
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- Nuovo

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- Titolo
- Artificial Intelligence for Computational Modeling of the Heart
- Autore
- Passerini, Tiziano (Editor) / Comaniciu, Dorin (Editor) / Mansi, Tommaso (Editor)
- Editore
- Academic Press
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Brand New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 012817594X
- ISBN 13
- 9780128175941
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Artificial Intelligence for Computational Modeling of the Heart presents recent research developments towards streamlined and automatic estimation of the digital twin of a patient’s heart by combining computational modeling of heart physiology and artificial intelligence. The book first introduces the major aspects of multi-scale modeling of the heart, along with the compromises needed to achieve subject-specific simulations. Reader will then learn how AI technologies can unlock robust estimations of cardiac anatomy, obtain meta-models for real-time biophysical computations, and estimate model parameters from routine clinical data. Concepts are all illustrated through concrete clinical applications.
- Presents recent advances in computational modeling of heart function and artificial intelligence technologies for subject-specific applications
- Discusses AI-based technologies for robust anatomical modeling from medical images, data-driven reduction of multi-scale cardiac models, and estimations of physiological parameters from clinical data
- Illustrates the technology through concrete clinical applications and discusses potential impacts and next steps needed for clinical translation
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Informazioni sull’autore
Dr. Tiziano Passerini obtained his M.Sc degree in Biomedical Engineering from Politecnico di Milano, Italy in 2005, and his Ph.D. in Mathematical Engineering from Politecnico di Milano, Italy in 2009. Biomedical engineering, mathematical engineering, and high performance scientific computing as applied to the computational modeling of human physiology and pathology are the key components of Dr. Passerini’s expertise. During his doctoral studies in Milan and post-doctoral appointment at Emory University he worked on several projects focusing on the image-based, high performance computational modeling of the cardiovascular system, including the assessment of the stability and rupture risk of brain aneurysms and aortic abdominal aneurysms. In 2013 Dr. Passerini was awarded a post-doctoral fellowship by the American Heart Association, for independent exploratory research. After joining Siemens Healthcare, Dr. Passerini expanded his areas of interest to the high performance computational modeling of heart electrophysiology and heart electromechanics, including the use of artificial intelligence for the estimation of physical properties of healthy and diseased tissues, and the efficient computation of heart biomechanics., in the context of multiple clinical applications.
Dorin Comaniciu serves as Senior Vice President for Artificial Intelligence and Digital Innovation at Siemens Healthineers. His scientific contributions to computational imaging and machine intelligence have translated into multiple clinical products focused on improving the quality of care, specifically in the fields of diagnostic imaging, image-guided therapy, and personalized medicine. A Top Innovator of Siemens, Dr. Comaniciu is Fellow of IEEE, ACM, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society, and American Institute for Medical and Biological Engineering. He is recipient of multiple honors, including an honorary doctorate and the IEEE Longuet-Higgins Prize for fundamental contributions to computer vision. Comaniciu is listed on Wikipedia's list of prolific inventors with 275 granted patents on healthcare technology. He has co-authored 350 peer-reviewed publications in the areas of machine intelligence, medical imaging and personalized medicine, which have received 40,000 citations. He is an advocate for technological innovation that saves and enhances lives, addressing critical issues in global health.
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