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In-vivo assessment of vascular injury for the prediction of in-stent restenosis
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In
International journal of cardiology 388, Seiten/Artikel-Nr.:131151
2023
Online
DOI: 10.1016/j.ijcard.2023.131151
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Computergestützte Analyse technischer Systeme (416010)
- Klinik und Lehrstuhl für Innere Medizin (mit dem Schwerpunkt Kardiologie und Pneumologie) (531010-2)
- Lehrstuhl und Institut für Angewandte Mechanik (311510)
- Institut und Lehrstuhl für Angewandte Medizintechnik (811001-1)
Projekte
- DFG project 465213526 - In-Stent-Restenose in koronaren Arterien - In silico-Untersuchungen basierend auf patientenspezifischen Daten und Metamodellierung (465213526) (465213526)
- DFG project 395712048 - Medikamente freisetzende Koronarstents in stenotischen Arterien: medizinische Untersuchung und numerische Modellierung (395712048) (395712048)
- DFG project 441884911 - SPP 2311: Robuste Kopplung kontinuumsbiomechanischer in silico Modelle für aktive biologische Systeme als Vorstufe klinischer Applikationen - Co-Design von Modellierung, Numerik und Nutzbarkeit (441884911) (441884911)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85164720305
WOS Core Collection: WOS:001059655000001
PubMed: pmid:37423572
Interne Identnummern
RWTH-2023-09487
Datensatz-ID: 971125
Beteiligte Länder
Denmark, Germany, UK
; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Clinical Medicine ; Current Contents - Life Sciences ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; Nationallizenz
; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
Record created 2023-10-03, last modified 2025-10-17