Arrhythmic Mitral Valve Prolapse Phenotype: An Unsupervised Machine-learning Analysis Using a Multi-center Registry

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Detalhes bibliográficos
Principais autores:	Stefano Figliozzi, MD, Ralph Kwame Akyea, PhD, Pedro M Lopes, MD, Sara Moura-Ferreira, MD, Lara Tondi, MD, Saima Mushtaq, MD, Stefano Censi, Anna Giulia Pavon, MD, Ilaria Bassi, Laura Galian, Arco J Teske, Domenico Filomena, Camilla Torlasco, Pierre Monney, MD, Viviana Maestrini, MD, PhD, Patrizia Pedrotti, MD, Bert Vandenberk, Angelo Squeri, MD, Massimo Lombardi, MD, Juerg Schwitter, MD, PhD, Giovanni Donato Aquaro, Amedeo Chiribiri, PhD, MB, FSCMR, José F Rodríguez Palomares, Lorenzo Monti, MD, Ali Yilmaz, Daniele Andreini, Anca Florian, Marco Francone, MD, PhD, Gianluca Pontone, MD, PhD, Joao Abecassis, MD, Tim Leiner, MD, PhD, Luigi P Badano, Jan Bogaert, MD, PhD, Georgios Georgiopoulos, MD, PhD, MSc, Pier Giorgio Masci, MD
Formato:	Artigo
Idioma:	Inglês
Publicado em:	Elsevier 2024-01-01
coleção:	Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance
Acesso em linha:	http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1097664724009529
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