"ID";"Original Titel";"Titel Deutsch";"Zusammenfassung";"Kontakte";"Zitation";"URL Fachartikel";"weitere Quellen";"Keywords deutsch";"Forschungsgebiete";"Methode/Modell";"Jahr der Veröffentlichung";"Monat der Veröffentlichung";"Eingestellt am"; "1315";"Model-based cardiovascular disease diagnosis: a preliminary in-silico study";"In-silico-Modell des Arterienbaums zur Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen";"Unter den zahlreichen Herz-Kreislauf-Erkrankungen stechen die periphere Arterienerkrankung (pAVK) und die Steifigkeit der Arterien durch ihre hohe Prävalenz hervor. Die derzeit verfügbaren Techniken zur Erkennung und Diagnose von pAVK und Arteriensteifigkeit stoßen jedoch immer wieder an Grenzen. In der vorliegenden Studie haben die Forscher einen neuen Ansatz zur Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen entwickelt, der auf der Analyse der mechanischen Eigenschaften der Arterien beruht, die sich in den Blutdruckkurven manifestieren. Der Forschungsansatz wurde in einer in-silico-Simulation eines Arterienbaums in großem Maßstab getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass der Ansatz eine höhere Sensitivität und Benutzerfreundlichkeit als die derzeitigen Methoden aufweist. Die Studie zeigt, dass sich diese Methode in Verbindung mit der Entwicklung von Messungen der Blutdruckkurvenform zu einer Alternative für die Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen entwickeln kann.";"Jin-Oh Hahn, University of Maryland, College Park, USA";"Shiva Ebrahimi Nejad et al. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology 2016";"https://link.springer.com/article/10.1007/s10237-016-0836-8";"EURL ECVAM, https://data.jrc.ec.europa.eu/dataset/20947a04-86ef-473f-8907-c658e4050c24";"Blutgefäße, Diagnostik, Gefäßsystem, Blutdruck, Kardiovaskuläre Erkrankungen, computergestütztes Modell";"Kardiologie, Angiologie, Methodenentwicklung";"In silico, Künstliche Intelligenz";"2016";"09";"2021-12-03 03:07:20";