Stratification, Management, and Guidance of Hypertrophic Cardiomyopathy Patients using Hybrid Digital Twin Solutions

Informations projet

SMASH-HCM

N° de convention de subvention: 101137115

DOI

10.3030/101137115

Date de signature de la CE 8 Decembre 2023

Date de début 1 Janvier 2024

Date de fin 31 Decembre 2027

Financé au titre de

• Health

Coût total

€ 8 546 366,25

Contribution de l’UE

€ 8 546 366,25

Coordonné par

TAMPEREEN KORKEAKOULUSAATIO SR
Finland

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Publications

Peer reviewed articles (6)

Harnessing 12-lead ECG and MRI data to personalise repolarisation profiles in cardiac digital twin models for enhanced virtual drug testing

Auteurs: Julia Camps, Zhinuo Jenny Wang, Ruben Doste, Lucas Arantes Berg, Maxx Holmes, Brodie Lawson, Jakub Tomek, Kevin Burrage, Alfonso Bueno-Orovio, Blanca Rodriguez
Publié dans: Medical Image Analysis, Numéro 100, 2024, ISSN 1361-8415
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.MEDIA.2024.103361

Artificial intelligence applications in hypertrophic cardiomyopathy: turns and loopholes

Auteurs: Giorgia Panichella, Manuel Garofalo, Laura Sasso, Alessandra Milazzo, Alessandra Fornaro, Josè Manuel Pioner, Alfonso Bueno-Orovio, Mark van Gils, Annariina Koivu, Luca Mainardi, Virginie Le Rolle, Felix Agakov, Maurizio Pieroni, Katriina Aalto-Setälä, Jari Hyttinen, Iacopo Olivotto, Annamaria Del Franco
Publié dans: European Heart Journal - Digital Health, 2025, ISSN 2634-3916
Éditeur: Oxford University Press (OUP)
DOI: 10.1093/EHJDH/ZTAF086

Digitaalisen kaksosteknologian hyödyntäminen terveydenhuollossa: Hyödyt ja vaikutukset hypertrofisen kardiomyopatian tapaustutkimuksen valossa

Auteurs: Annariina Koivu, Mark Van Gils, Antti Ahola, Katriina Aalto-Setälä, Jari Hyttinen
Publié dans: Finnish Journal of eHealth and eWelfare, Numéro 17, 2025, ISSN 1798-0798
Éditeur: Finnish Journal of eHealth and eWelfare
DOI: 10.23996/FJHW.154831

An ECG-Based Model for Left Ventricular Hypertrophy Detection: A Machine Learning Approach

Auteurs: Marion Taconné; Valentina D.A. Corino; Luca Mainardi
Publié dans: IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology, 2024, ISSN 2644-1276
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/OJEMB.2024.3509379

Defining functional requirements for a self-management solution for Hypertrophic Cardiomyopathy patients – a multi-stakeholder multi-framework approach

Auteurs: Kati Auranen, Dipak Kalra, Malte Von Tottleben, Shahan Tariq, Mark Van Gils
Publié dans: Finnish Journal of eHealth and eWelfare, Numéro 17, 2025, ISSN 1798-0798
Éditeur: Finnish Journal of eHealth and eWelfare
DOI: 10.23996/FJHW.154635

Multilevel modelling for decision support in hypertrophic cardiomyopathy in the SMASH-HCM project

Auteurs: Alpo Olavi Värri; Mark Van Gils; Jari Hyttinen
Publié dans: Finnish Journal of eHealth and eWelfare, 2024, ISSN 1798-0798
Éditeur: Finnish Social and Health Informatics Association
DOI: 10.23996/FJHW.143516

Book chapters (1)

Evaluating Convolution, Attention, and Mamba Based U-Net Models for Multi-class Bi-Atrial Segmentation from LGE-MRI

Auteurs: Claas Thesing, Alfonso Bueno-Orovio, Abhirup Banerjee
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science, Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Workshop, CMRxRecon and MBAS Challenge Papers., 2025
Éditeur: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-87756-8_22

Conference proceedings (2)

Automatic Right Ventricular Hypertrophic Detection Integrating Electrocardiography-based QRS Biomarkers with Machine Learning

Auteurs: Marion Taconne, Valentina Corino, Luca Mainardi
Publié dans: Computing in Cardiology Conference (CinC), 2024 Computing in Cardiology Conference (CinC), Numéro 51, 2024
Éditeur: Computing in Cardiology
DOI: 10.22489/CINC.2024.085

Model-based Analysis of Myocardial Strains in Obstructive and Non-obstructive Hypertrophic Cardiomyopathy

Auteurs: Francesca Menna, Joan Duprez, Marion Taconne, Adrien AL WAZZAN, Eleonore SERRANO, Lotfi Senhadji, erwan donal, Jari A. Hyttinen, Alfredo Hernandez, Virginie Le Rolle
Publié dans: Computing in Cardiology Conference (CinC), 2024 Computing in Cardiology Conference (CinC), Numéro 51, 2024
Éditeur: Computing in Cardiology
DOI: 10.22489/CINC.2024.240

Thesis and dissertations (1)

Integrated Requirements Engineering for Digital Health: Enhancing Self-Care in Hypertrophic Cardiomyopathy Management

Auteurs: Kati Auranen
Publié dans: 2024
Éditeur: Tampere University