Multiscale Imaging of Cardiovascular Pressure Gradients – a Paradigm Shift in Hemodynamic Risk Prediction

Información del proyecto

MultiPRESS

Identificador del acuerdo de subvención: 101075494

DOI

10.3030/101075494

Fecha de la firma de la CE 1 Febrero 2023

Fecha de inicio 1 Mayo 2023

Fecha de finalización 30 Abril 2028

Financiado con arreglo a

• European Research Council (ERC)

Coste total

€ 1 621 913,00

Aportación de la UE

€ 1 621 913,00

Coordinado por

KAROLINSKA INSTITUTET
Sweden

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Publicaciones

Peer reviewed articles (9)

Decoding complexity: how machine learning is redefining scientific discovery

Autores: Vinuesa, Ricardo; Cinnella, Paola; Rabault, Jean; Azizpour, Hossein; Bauer, Stefan; Brunton, Bingni W.; Elofsson, Arne; Jarlebring, Elias; Kjellstrom, Hedvig; Markidis, Stefano; Marlevi, David; Garcia-Martinez, Javier; Brunton, Steven L.
Publicado en: arXiv, 2024, ISSN 2331-8422
Editor: Cornell University
DOI: 10.48550/ARXIV.2405.04161

Steel in Translation

Autores: Mesud Mustafic; Rebecka Jandér; David Marlevi; Anette Rickenlund; Andreas Rück; Nawzad Saleh; Sam Abdi; Maria J. Eriksson; Anna Damlin
Publicado en: Cardiovascular Intervention and Therapeutics, 2024, ISSN 0967-0912
Editor: Institute of Materials
DOI: 10.1007/S12928-024-01014-4

Providing next-generation haemodynamic risk prediction through multiscale imaging of cardiovascular pressure gradients: the Horizon Europe MultiPRESS project

Autores: David Marlevi
Publicado en: European Heart Journal, 2023, ISSN 1522-9645
Editor: Oxford university press
DOI: 10.1093/EURHEARTJ/EHAD062

Non-invasive quantification of pressure drops in stenotic intracranial vessels: using deep learning-enhanced 4D flow MRI to characterize the regional haemodynamics of the pulsing brain

Autores: Ali El Ahmar, Susanne Schnell, Sameer A. Ansari, Ramez N. Abdalla, Alireza Vali, Maria Aristova, Michael Markl, Patrick Winter, David Marlevi
Publicado en: Interface Focus, Edición 15, 2025, ISSN 2042-8901
Editor: The Royal Society
DOI: 10.1098/RSFS.2024.0040

Journal of Magnetic Resonance Imaging

Autores: David Marlevi; Anna Damlin; Alexander Fyrdahl
Publicado en: Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2025, ISSN 1053-1807
Editor: Wiley
DOI: 10.1002/JMRI.70163

Computers in Biology and Medicine

Autores: Bianca Griffo; Diego Gallo; David Marlevi; Marco Laudato; Girolamo Mastronuzzi; Claudio Chiastra; Alessandro Candreva; Carlos Collet; Bernard De Bruyne; Andrea Erriquez; Gianluca Campo; Simone Biscaglia; Umberto Morbiducci; Maurizio Lodi Rizzini
Publicado en: Computers in Biology and Medicine, 2026, ISSN 0010-4825
Editor: Science Direct
DOI: 10.1016/J.COMPBIOMED.2026.111583

Generalized Super-Resolution 4D Flow MRI - Using Ensemble Learning to Extend Across the Cardiovascular System

Autores: Leon Ericsson, Adam Hjalmarsson, Muhammad Usman Akbar, Edward Ferdian, Mia Bonini, Brandon Hardy, Jonas Schollenberger, Maria Aristova, Patrick Winter, Nicholas Burris, Alexander Fyrdahl, Andreas Sigfridsson, Susanne Schnell, C. Alberto Figueroa, David Nordsletten, Alistair A. Young, David Marlevi
Publicado en: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Edición 28, 2024, ISSN 2168-2194
Editor: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/JBHI.2024.3429291

IEEE Transactions on Medical Imaging

Autores: Pia Callmer; Mia Bonini; Edward Ferdian; David Nordsletten; Daniel Giese; Alistair A. Young; Alexander Fyrdahl; David Marlevi
Publicado en: IEEE Transactions on Medical Imaging, 2026, ISSN 0278-0062
Editor: IEEE
DOI: 10.48550/ARXIV.2501.08780

Generalized super-resolution 4D Flow MRI $\unicode{x2013}$ using ensemble learning to extend across the cardiovascular system

Autores: Ericsson, Leon; Hjalmarsson, Adam; Akbar, Muhammad Usman; Ferdian, Edward; Bonini, Mia; Hardy, Brandon; Schollenberger, Jonas; Aristova, Maria; Winter, Patrick; Burris, Nicholas; Fyrdahl, Alexander; Sigfridsson, Andreas; Schnell, Susanne; Figueroa, C. Alberto; Nordsletten, David; Young, Alistair A.; Marlevi, David
Publicado en: IEEE JBHI, 2023, ISSN 2331-8422
Editor: Cornell University
DOI: 10.48550/ARXIV.2311.11819