## JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  p-ISSN 2620-9950

## Analisis Software Semi Otomatis dan Artificial Intelligence Dalam Menentukan Letak Kalsifikasi Dan Nilai Agatstone Score
Fikri Fathurrahman 1 Khairil Anwar 1 Samsun 1
1 Department of Radiodiagnostic and Radiotherapy Techniques , Poltekkes Kemenkes Jakarta II, Indonesia
Corresponding author: Fikri Fathurrahman Email: fikrifath4@gmail.com

## ABSTRACT
Background: Medically, an important indicator from cardiovascular disease is the enhancement of calcification. For that reason, the assessment of  Calcium Score and Artificial Intelligence have the same potential to help or even to replace  human role, hence,  it can  reduce  clinical  work burden  and  improving  an  efficiency.  This  research  aims  to analyze  a  difference  between  Artificial  Intelligence  and  semi-automatic  methods  in  determining  the  calcification location and  Agatstone Score  value undertaken at Radiology and Nuclear Cardiology Installation of Harapan Kita Heart and Blood Vessel Hospital, West Jakarta.
Methods: Research  design used  is  descriptive  quantitative  method,  this  research  was  executed  in  Radiology  and Nuclear Cardiology Installation starting from October up to November 2023 with the total number of samples as many as 50 secondary data Results: Result  of  this  research shows  that  there  is  no  significant  difference  between  Artificial  Intelligence-based software and semi-automatic methods in determining the mark of Agatstone Score and location calcification Conclusions: Based on the results of the research and discussion analyzing semi-automatic software and Artificial Intelligence  in  determining  the  location  of  classification  and  Agatstone  Score  values,  it  can  be  concluded  that  the superiority of Artificial Intelligence-based post-processing software in determining the location of classification and Agatstone Score values lies in the fact that this software provides ease in rapidly and accurately reconstructing the assessment of classification locations, especially in cases of minimal lesions in blood vessels. It is faster and simpler in  determining  Agatstone  Score  values  compared  to  semi-automatic  methods  because  the  software  automatically works to determine the total Agatstone Score value.
Keyword : Calcium Score, Computed Tomography, Agatstone Score, Artificial Intelligence

## Pendahuluan
Penyakit jantung iskemik merupakan penyakit kardiovaskular atau Cardiovascular Disease (CVD) dimana  penyakit  ini  merupakan  salah  satu  dari sebagian  besar  penyebab  utama  dari  kematian  dan beban  penyakit  yang  ada  di  seluruh  dunia,  dengan lebih dari 500 juta kasus baru dan 18 juta kematian yang dilaporkan pada tahun 2019 (Roth et al., 2020). Indikator penting dari penyakit kardiovaskular atau Cardiovascular Disease (CVD) adalah peningkatan kalsifikasi  pembuluh  darah  arteri  koroner,  yang terjadi  secara  bersamaan  dengan  perkembangan aterosklerosis hingga tingkat dimana luasnya dapat diprediksi  terjadinya  kelainan  kardiovaskular  dari waktu ke waktu (Neves et al., 2017) .
Pengukuran  volume  kalsifikasi  arteri  koroner saat  ini  digunakan  sebagai predictor risiko kardiovaskular (Apfaltrer et al., 2018). Diperlukan suatu  cara  untuk  mengukur  volume  kalsium  dari pembuluh  darah  koroner  ini  untuk  perbandingan dan  standar  evaluasi,  maka agatstone  score mulai dikembangkan. Skor ini dihitung dengan
menjumlahkan  lesi  pada  pembuluh  darah  koroner yang  diberi  bobot  nilai  berdasarkan  densitas  dan dikalikan  dengan  faktor  yang  ditentukan  oleh atenuasi plak maksimal (Hecht, 2015). Berdasarkan Agatstone Score, pemindaian CACS dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  resiko  yang umum  digunakan  dengan  nilai  ambang  batas sebagai berikut, CAC 0 dimana tidak ada plak yang teridentifikasi,  resiko  kardiovaskular  rendah.  CAC 1-10 yaitu beban plak minimal, resiko kardiovaskular  rendah.  CAC  11-100  berarti  beban plak aterosklerosis ringan,  resiko  kardiovaskular sedang. CAC 101-400 berarti setidaknya beban plak aterosklerosis sedang, resiko kardiovaskular tinggi. CAC > 400 berarti plak aterosklerosis luas, resiko kardiovaskular tinggi (Sandstedt et al., 2020).
Beberapa  metode  semi  otomatis  untuk penghitungan  CAC  telah  mulai  dikembangkan  dan digunakan  secara  klinis  untuk  mengatasi  masalah ini, namun metode yang ditampilkan tersebut tetap rumit (Ceponiene  et  al.,  2018) . Untuk meminimalisir  kesalahan  dalam  pengambilan keputusan, pelatihan bagi personel wajib dilakukan.

## JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  p-ISSN 2620-9950
Proses  manual  dan  pelatihan  bagi  personel  yang diperlukan  biasanya  memerlukan  banyak  waktu, karena  alasan  ini  kecerdasan  buatan  atau Artificial Intelligence (AI) dikembangkan (Ceponiene et al., 2018) . Artificial  Intelligence (AI)  atau  kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang bertujuan untuk  “menirukan”  proses  berfikir  manusia, kapasitas belajar, dan daya ingat akan ilmu (7). AI bertujuan untuk mempercepat pemrosesan data dan meminimalisasi kesalahan. AI bukan hal yang baru ditemukan, tetapi menjadi topik yang paling hangat untuk  diperbincangkan  saat  ini,  baik  dari  segi pengembangan  maupun  pengertiannya  itu  sendiri terutama Artificial  intelligence dalam  dunia radiologi (L Lim, Tison G, 2020).
Dalam  penilaian Calsium  Score ,  AI  memiliki potensi  yang  sama  untuk  membantu  atau  bahkan menggantikan peran manusia, sehingga mengurangi beban  kerja  klinis  dan  meningkatkan  efisiensi. Hanya  saja  dalam  pelaksanaannya  masih  perlu dilakukan Analisa terkait akurasi hasil perhitungan nilai Agatstone  Score dan  letak  kalsifikasi  jika  di bandingkan dengan perhitungan semi-otomatis.
Rumah  Sakit  Jantung  dan  Pembuluh  Darah Harapan Kita merupakan RS pusat rujukan nasional untuk  pasien  penyakit  jantung.  Pada  tahun  2022 jumlah  pasien  CT-Scan  rata  rata  dalam  perbulan mencapai  250  pasien  dan  yang  dilakukan pemeriksaan Coronary  Artery  Calcium  Score (CACS) mencapai 50 perbulan.
Berdasarkan  hasil  observasi  di  Rumah  Sakit Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita, dalam menentukan  nilai Agatstone  Score dan  letak kalsifikasi  di  pembuluh  darah  koroner  pada pemeriksaan Coronary  Artery  Calcium  Score (CACS) ternyata masih menggunakan metode semi- otomatis, padahal sudah tersedia metode AI.
Berdasarkan  paparan  diatas,  penulis  tertarik untuk  meneliti  lebih  lanjut  tentang  “Analisis Software Semi-Otomatis dan Artificial Intelligence Dalam  Menentukan  Letak  Kalsifikasi  dan  Nilai Agatstone  Score Pada  Pemeriksaan Coronary Artery Calcium Score di Rumah Sakit Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita”.

## Metode
Desain  penelitian  yang  digunakan  adalah deskriptif  kuantitatif  dengan  observasi  langsung. Penelitian ini  dilakukan  di  Instalasi  Radiologi  dan Kardiologi Nuklir pada bulan Oktober – November 2023  dengan  menggunakan  CT-Scan  Somatom
Drive dan  jumlah  sampel  sebanyak  50  data sekunder pada pasien yang dilakukan pemeriksaan Calcium  Score  Computed  Tomography .  Metode pengumpulan  data  dengan  melakukan  Observasi dan  dokumentasi  diperoleh  dari  hasil Coronary Artery  Calcium  Score yang  dilakukan  pengukuran letak  kalsifikasi  dan  nilai agatstone  score dengan software berbasis Artificial  Intelligence dan  juga wawancara  kepada  2  radiografer  dengan  kriteria mahir dalam pemeriksaan Coronary Artery Calcium Score dan  berpengalaman  minimal  10  tahun. Pengolahan  data  dengan  membandingkan  nilai Agatstone Score pada metode Artificial Intelligence dan semi-otomatis untuk 50 sampel penelitian dan melakukan  uji  hipotesa  menggunakan  uji paired sampe T-Test .

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  observasi  dan  dokumentasi yang dilakukan di Instalasi Radiologi Rumah Sakit Jantung  dan  Pembuluh  Darah  Harapan  Kita  pada bulan  Oktober –  November  2023,  didapatkan hasil sebagai berikut:
Pembuluh  darah  arteri  koroner  pada  jantung terdiri  dari  beberapa  klasifikasi  segmen  dimana system  klasifikasi  ini  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  lesi  atau  penyumbatan  pada segmen segmen tersebut.
Di bawah ini merupakan hasil dari penggunaan metode Artificial  Intelligence dalam  menentukan letak kalsifikasi pada segmen LAD, LCX, RCA dan Left Main dengan sukses.
Gambar 1. Kesuksesan AI dalam mendeteksi kalsifikasi berdasarkan segmen pembuluh darah.
Pada  gambar  1  merupakan  penggunaan  dari metode  AI dalam  menentukan  letak  kalsifikasi. Dimana  pada  gambar  A,  metode  AI  ini  mampu menunjukan letak kalsifikasi pada segmen pembuluh  darah Left  Artery  Descending (LAD),
A B D C

## JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  p-ISSN 2620-9950
gambar  B  letak  kalsifikasi  pada  segmen Right Coronary Artery (RCA), gambar C letak kalsifikasi pada  segmen  pembuluh  darah Left  Circum  Flex (LCX) dan gambar D letak kalsifikasi pada segmen pembuluh darah Left Main (LM). Terdapat juga kegagalan pada metode AI dalam menentukan letak kalsifikasi. Seperti pada gambar 2 dimana  pada  gambar  A  metode  AI  gagal  dalam menentukan  letak  kalsifikasi  segment Left  Main (LM) – Left Artery Descending (LAD). Pada gambar B letak kalsifikasi berada pada pembuluh darah Left Artery Descending (LAD), tetapi hasil analisis dari Artificial  Intelligence terdapat  pada  segmen Left Main (LM) – Left Artery Descending (LAD)
Gambar 2 . AI gagal dalam mendeteksi kalsifikasi berdasarkan segmen pembuluh darah.
Pada  gambar C letak  kalsifikasi terdapat pada Left Main (LM ), Left Artery Descending (LAD) dan Left  Circum  Flex (LCX),  tetapi  hasil  analisis Artificial  Intelligence terdapat  kalsifikasi  segmen Left Artery Descending (LAD) yang terhitung pada segmen Left Circum Flex (LCX).
Metode  Semi-otomatis  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai Agatstone  Score secara manual  pada  pemeriksaan Coronary  Artery Calcium  Score sehingga  diperlukan  langkah- langkah  agar  mendapatkan  nilai Agatstone Score yang optimal.
Gambar 3 . ROI Semi-otomatis Agatstone score.
Pada  gambar  3  merupakan  proses  penilaian Agatstone  Score dengan  metode  semi-otomatis. Pada  gambar  A  merupakan  penghitungan  metode semi-otomatis pada segmen pembuluh darah coroner Left  Main (LM),  pada  gambar  B  merupakan penghitungan  metode  semi-otomatis  pada  segmen pembuluh  darah  coroner Left  Artery  Descending (LAD),  pada  gambar  C  merupakan  penghitungan metode semi-otomatis pada segmen pembuluh darah coroner Left Circum Flex (LCX) dan pada gambar D merupakan  penghitungan  metode  semi-otomatis pada  segmen  pembuluh  darah  coroner Right Coronary Artery (RCA). Adapun hasil pengukuran yang didapat seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Pengukuran Semi-otomatis nilai total

## Agatstone Score
Gambar  3  merupakan  contoh  hasil  dari  total penghitungan nilai Agatstone Score dengan metode Semi-otomatis pada  pembuluh  darah  coroner. Dimana score berdasarkan  metode Semi-otomatis pada  pembuluh  darah Left  Main (LM)  adalah  6.5, pembuluh  darah Left  Artery  Descending  ( LAD) adalah  216.2,  pembuluh  darah Circum  Flex (CX) adalah  58.1,  dan  pembuluh  darah Right  Coronary Artery (RCA)  adalah  6.3,  sehingga  total  nilai Agatstone Score adalah 287.2.
Metode Artificial  Inteligence dilakukan  untuk mendapatkan nilai Agatstone Score secara otomatis pada  pemeriksaan Calsium  Score Computed Tomography, atur configuration ,  dengan  ketentuan Threshold  setting yaitu Score Type pilih Agatstone equivalent. C A B A B
C D
Gambar 5. Configuration Auto Scoring
Pada  gambar  5  merupakan  konfigurasi  yang digunakan pada metode AI untuk menilai Agatstone Score pada  pembuluh  darah  coroner,  dengan pengaturan Threshold sebesar 130 dan unit yaitu HU ( Hounsfield  Unit ).  Jika  sudah  kemudian  klik Auto Scoring pada menu.
Gambar 6 . Auto Scoring
Gambar  6  merupakan icon Auto  Scoring, dimana icon ini memiliki fungsi untuk mengaktifkan peran  AI dalam  menghitung  nilai Agatstone  Score pada  pembuluh  darah  coroner.  Kemudian  nilai Agatstone Score akan muncul secara otomatis.
Gambar  7. Hasil  Pengukuran Artificial  Intelligenc nilai total Agatstone Score
Gambar  7  merupakan  contoh  dari  hasil penilaian  total Agatstone  Score dengan  metode  AI pada  pembuluh  darah  coroner.  Dimana score berdasarkan  metode  AI pada  pembuluh  darah Left Main (LM)  adalah  0,  pembuluh  darah Left  Artery Descending  ( LAD)  adalah  152.5,  pembuluh  darah Circum  Flex (CX)  adalah  0,  dan  pembuluh  darah Right  Coronary  Artery (RCA)  adalah  0,  sehingga total nilai Agatstone Score adalah 152.5.
Telah  dilakukan  pengumpulan  data  untuk dilakukan  penelitian  berupa  data  pemeriksaan Coronary Artery Calcium Scorey. Data di bawah ini merupakan data yang bersifat retrospektif atau data sekunder  pada  periode  bulan  Januari  –  Juni  2023 yang telah tersaji sejumlah 50 data perhitungan nilai total Agatstone  Score berdasarkan  kategori  resiko dengan  metode  Semi-otomatis  dan  juga  AI  yang dijadikan sebagai sampel penelitian.
Dimana kategori resiko nya sendiri terdiri dari beberapa rentang nilai, diantaranya 1-10 yaitu beban plak minimal, resiko kardiovaskular rendah. 11-100 berarti  beban  plak  aterosklerosis  ringan,  resiko kardiovaskular  sedang.  CAC  101-400  berarti setidaknya beban plak aterosklerosis sedang, resiko kardiovaskular  tinggi.  CAC  >  400  berarti  plak aterosklerosis  luas,  resiko  kardiovaskular  tinggi. Untuk  distribusi  karakteristiknya  sendiri  dapat dilihat pada tabel 1 dan 2 di bawah ini.
Tabel 1 . Distribusi karakteristik data metode Semi- Otomatis
S ta n d a rd r eferen
ce
Semi-Otomatis
Catego ry 1- 10 11- 100 100- 400 > 400 Total 1-10 0 0 11-100 0 0 101- 400 45 45 > 400 5 5 Total 45 5 50 Berdasarkan tabel 1 didapatkan data penghitungan nilai Agatstone Score dengan metode Semi-Otomatis  dengan  karakteristik  data  sebagai berikut, untuk nilai agatstone score 1-10 berjumlah 0 data, 11-100 berjumlah 0 data, 101-400 berjumlah 45 data dan > 400 berjumlah 5 data.
Tabel 2 . Distribusi karakteristik data metode Artificial Intelligence.
S ta n d a rd r eferen
ce Artificial Intelligence Category 1- 10 11- 100 101- 400 > 400 Total 1-10 0 0 11-100 0 0 101-400 45 45 > 400 5 5 Total 45 5 50

## JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  p-ISSN 2620-9950
Berdasarkan tabel 2 didapatkan data penghitungan nilai Agatstone Score dengan metode AI  dengan  karakteristik  data  sebagai  berikut,  1-10 berjumlah 0 data, 11-100 berjumlah 0 data, 101-400 berjumlah 45 data dan > 400 berjumlah 5 data.
Untuk  mempermudah  dalam  melihat  statistik dari  nilai Agatstone  Score dengan  metode  Semi- otomatis dan Artificial Intelligence , maka disajikan dalam tabel 3.
Tabel 3. Analisis Deskriptif Artificial Intelligence
dan Semi-otomatis AI Semi_Otomatis N 50 50 Mean 280.2100 281.3080 Median 277.2500 280.3500 Mode 223.40 a 270.00 a Std. Deviation 97.62829 98.50421 Minimum 111.70 115.70 Maximum 503.60 511.80
Berdasarkan  tabel  3  terlihat  bahwa  nilai  rata rata dari penghitungan nilai Agatstone Score metode AI  dan Semi-Otomatis adalah  280.2100  dan 281.3080. Standar deviasi pada AI sebesar 97.62829 dan  standar  deviasi  pada  Semi-otomatis  sebesar 98.50421. Nilai minimum dan maksimum pada AI sebesar  111.70  dan  503.60  sedangkan  pada  Semi- otomatis sebesar 115.70 dan 511.80.
Analisis  terhadap  informasi  nilai Agatstone Score dengan  metode  Semi-otomatis  dan Artificial Intelligence yang  telah  diteliti  di  Rumah  Sakit Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita dengan menggunakan  uji  normalitas  dan  uji  beda  dua sampel  berpasangan T-test .  Hasil  uji  normalitas tersaji pada tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Uji Normalitas pengukuran AI dan Semi-
otomatis
Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig.  Statistic  df Sig. AI .062  50  .200 * .971  50 .249 Semi_ Otoma tis .064  50  .200 * .971  50 .249
Pada tabel 4 di atas menunjukkan bahwa hasil dari  uji  normalitas  informasi  nilai  penghitungan
Agatstone Score dengan metode Artificial Intelligence dan  Semi-otomatis  menunjukan  data nilai  distribusi  (sig/P value )  >  0.05  maka  data dikatakan berdistribusi normal sehingga selanjutnya data  dapat  diuji  analisa  perbedaan  dengan menggunakan  uji Paired-Samples  T  Test dengan menggunakan  aplikai  SPSS.  Berikut  hasil  dari  uji statistik Paired Sample T Test dengan menggunakan aplikasi SPSS.
Berdasarkan  tabel  5  dilakukan  uji  korelasi untuk melihat apakah ada hubungan antara metode AI dan Semi-otomatis. Dimana nilai Sig. < dari 0,05 maka  terdapat  hubungan  antara  metode  AI  dan Semi-otomatis.
Tabel 6. Analisis perbedaan AI dan Semi-otomatis
df Sig. (2- tailed) Std. Deviati on Std. Error Mean t AI - Semi_Ot omatis 5.76380 .81512  -1.347 49 .184
Hasil  Analisa  uji  beda  pada  tabel  4.8  diatas menunjukan nilai Sig. (2- tailed ) > 0,05 maka tidak terdapat  perbedaan  signifikan  antara  metode Artificial Intelligence dan Semi-otomatis.
Gambar 8 . Kegagalan Artificial Intelligence dalam menentukan nilai Agatstone Score.
Seperti yang terlihat pada gambar 8 A dimana terdapat kalsifikasi pada pembuluh darah aorta, yang seharusnya  tidak  termasuk  dalam  penilaian Agatstone  Score di  pembuluh  darah coroner . Gambar B menunjukan tidak terbacanya kalsifikasi
Tabel 5. Paired Samples Correlations
N Correlation Sig. AI & Semi_Otomatis 50 .998 .000
A B C

## JURNAL RADIOGRAFER INDONESIA  p-ISSN 2620-9950
pada pembuluh darah Left Artery Descending (LAD) yang juga mempengaruhi nilai dari Agatstone Score . Gambar  C  tidak  terbacanya  kalsifikasi  pada pembuluh darah Right Coronary Artery (RCA) yang juga akan berpengaruh terhadap nilai dari Agatstone Score .
Hasil  analisis  uji  statistik  menggunakan  uji Paired  Sample  T  Test yang  dilakukan  pada  50 Sampel penghitungan nilai Agatstone Score dengan metode Artificial  Intelligence dan  metode  Semi- otomatis. Berdasarkan Tabel 6 didapatkan nilai sig (2- tailed )  0.184  >  0.05  maka  tidak  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  metode Artificial Intelligence dan  Semi-otomatis  dalam  menentukan nilai Agatstone Score .
Dalam menentukan letak kalsifikasi kekurangan  dari software ini  adalah  terdapat  miss kalkulasi dalam penentuan letak kalsifikasi terutama pada  kasus severe kalsifikasi plaque yang  terdapat pada pembuluh darah coroner, dan juga jika terdapat kalsifikasi  pada segment pembuluh  darah  coroner tertentu seperti perbatasan antara segment Left main (LM)  dengan Left  Artery  Descending (LAD)  dan juga Left  main (LM)  dengan Left  Circum  Flex (LCX).

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan menganalisis software semi-otomatis dan Artificial Intelligence dalam menentukan letak kalsifikasi dan nilai Agatstone  Score ,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  keunggulan  dari  software  post  processing berbasis Artificial  Intelligence dalam  menentukan letak  kalsifikasi  dan  nilai  Agatstone  score  adalah Pada software ini,  bisa  memberikan  kemudahan dalam  melakukan  proses  rekonstruksi  penilaian letak kalsifikasi secara cepat dan tepat pada segmen pembuluh  darah  terutama pada kasus lesi minimal dan  lebih  cepat,  lebih  simpel  dalam  menentukan nilai Agatstone  Score jika  dibandingkan  dengan metode  Semi-otomatis,  karena  secara  otomatis software akan bekerja dalam menentukan total nilai Agatstone Score.

## Daftar Pustaka
Apfaltrer, G., Albrecht, M. H., Schoepf, U. J., Duguay, T. M., De Cecco, C. N., Nance, J. W., De Santis, D.,  Apfaltrer,  P.,  Eid,  M.  H.,  Eason,  C.  D., Thompson, Z. M., Bauer, M. J., Varga-Szemes, A., Jacobs,  B.  E.,  Sorantin,  E.,  &  Tesche,  C.  (2018).
High-pitch  low-voltage  CT  coronary  artery calcium  scoring  with  tin  filtration:  accuracy  and radiation  dose  reduction. European  Radiology ,
28 (7), 3097–3104. https://doi.org/10.1007/s00330- 017-5249-2
Ceponiene, I., Nakanishi, R., Osawa, K., Kanisawa, M., Nezarat,  N.,  Rahmani,  S.,  Kissel,  K.,  Kim,  M., Jayawardena,  E.,  Broersen,  A.,  Kitslaar,  P.,  & Budoff,  M.  J.  (2018).  Coronary  Artery  Calcium Progression  Is  Associated  With  Coronary  Plaque Volume Progression: Results From a Quantitative Semiautomated Coronary Artery Plaque Analysis. JACC:  Cardiovascular  Imaging , 11 (12),  1785– 1794. https://doi.org/10.1016/j.jcmg.2017.07.023 Hecht, H. S. (2015). Coronary Artery Calcium Scanning Past, Present, and Future .
Krittanawong,  C.,  Zhang,  H.,  Wang,  Z.,  Aydar,  M.,  & Kitai, T. (2017). REVIEW TOPIC OF THE WEEK Artificial Intelligence in Precision Cardiovascular Medicine .
L Lim, Tison G, D. F. (2020). Artificial Intelligence in Cardiovascular  Imaging. Artificial  Intelligence  in
Cardiovascular
Imaging ,
METHODIST
DEBAKEY CARDIOVASC J , 138–145.
Neves, P. O., Andrade, J., & Monção, H. (2017). Escore de cálcio coronariano: Estado atual. In Radiologia Brasileira (Vol. 50, Issue 3, pp. 182–189). Colegio Brasileiro de Radiologia. https://doi.org/10.1590/0100-3984.2015.0235 Roth, G. A., Mensah, G. A., Johnson, C. O., Addolorato, G., Ammirati, E., Baddour, L. M., Barengo, N. C.,
Beaton,  A.,  Benjamin,  E.  J.,  Benziger,  C.  P., Bonny, A., Brauer, M., Brodmann, M., Cahill, T. J.,  Carapetis,  J.  R.,  Catapano,  A.  L.,  Chugh,  S., Cooper,  L.  T.,  Coresh,  J.,  …  Fuster,  V.  (2020). Global  Burden  of  Cardiovascular  Diseases  and Risk  Factors,  1990-2019:  Update  From  the  GBD 2019 Study. In Journal of the American College of Cardiology (Vol.  76,  Issue  25,  pp.  2982–3021).
Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2020.11.010
Sandstedt, M., Henriksson, L., Janzon, M., Nyberg, G.,
Engvall, J., De Geer, J., Alfredsson, J., & Persson, A.  (2020).  Evaluation  of  an  AI-based,  automatic coronary artery calcium scoring software.
European Radiology , 30 (3), 1671–1678. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06489-x