Nalaganje ...
Projekti / Programi vir: ARIS

Zagotavljanje kakovosti v nuklearni kardiologiji

Raziskovalna dejavnost

Koda Veda Področje Podpodročje
3.06.00  Medicina  Srce in ožilje   

Koda Veda Področje
B145  Biomedicinske vede  Jedrska medicina, radiobiologija 
B725  Biomedicinske vede  Diagnostika 
Ključne besede
Nuklearnomedicinska kardiologija, perfuzijska scintigrafija miokarda, kontrola kvalitete radiofarmakov, kontrola kvalitete nuklearnomedicinskih detektorjev, zagotavljanje kakovosti, umetna inteligenca
Vrednotenje (pravilnik)
vir: COBISS
Raziskovalci (10)
št. Evidenčna št. Ime in priimek Razisk. področje Vloga Obdobje Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  17679  Jožica Arko    Raziskovalec  1999 - 2001 
2.  09790  dr. Jurij Fettich  Srce in ožilje  Vodja  1996 - 2001  297 
3.  09791  dr. Valentin Fidler  Srce in ožilje  Raziskovalec  1996 - 2001  118 
4.  15706  dr. Tanja Gmeiner  Farmacija  Raziskovalec  1999 - 2001  147 
5.  06769  dr. Ciril Grošelj  Srce in ožilje  Raziskovalec  1996 - 2001  85 
6.  17680  Olga Ivančič    Raziskovalec  1996 - 2001 
7.  17681  Albina Pečarič    Raziskovalec  1996 - 2001 
8.  17682  Mira Pompe    Raziskovalec  1996 - 2001 
9.  05366  Milan Prepadnik  Srce in ožilje  Raziskovalec  1998 - 2001  51 
10.  17683  Ivan Slodnjak    Raziskovalec  1999 - 2001  42 
Organizacije (1)
št. Evidenčna št. Razisk. organizacija Kraj Matična številka Štev. publikacijŠtev. publikacij
1.  0312  Univerzitetni klinični center Ljubljana  Ljubljana  5057272000  77.744 
Povzetek
Namen raziskovalnega projekta je izboljšati kakovost in ponovljivost perfuzijske scintigrafije miokarda v diagnostiki ishemične bolezni srca. Standarizirali smo pogoje izvajanja preiskave. Z medlaboratorijskim sodelovanjem smo v okviru projekta Evropske skupnosti COST B2 dosegli zagotavljanje kvalitete na področju nuklearnomedicinske računalniške opreme, tako strojne, kot programske, v okviru projekta COST B3 pa zagotavljanje in kontrolo kvalitete na področju radiofarmakov. Namen raziskave je ugotoviti, ali je mogoče z uporabo metod umetne inteligence, s pomočjo katere sočasno upoštevamo vse klinične podatke, ki so na razpolago (anamnestične, klinične elektrokardiografske, obremenitvene in scintigrafske) mogoče izboljšati diagnostično vrednost stresne perfuzijske scintigrafije miokarda za ugotavljanje ishemične bolezni srca. Hipotezo preizkušamo na rezultatih scintigrafije pri skupini bolnikov z koronarografsko dokazano ali isključeno koronarno boleznijo.
Zgodovina ogledov
Priljubljeno