Titlebook: Klinische Angiologie; Ulrich Hoffmann,Norbert Weiss,Eva Freisinger Living reference work 2025Latest edition Klinische Angiologie.Gef??erk

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AROMA

Arteriographie,te aber vor allem bei der Diagnostik systemischer Gef??erkrankungen (z.?B. Vaskulitis, o.??.) oder zur Abkl?rung komplexer Gef??situationen, die sich anders nicht ausreichend darstellen lassen, eingesetzt. Hier sei exemplarisch erw?hnt die exakte Darstellung von bypassf?higen Gef??en am Unterschenke

Foment

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,Begutachtung von Erkrankungen der Venen und Lymphgef??e,ngen stellt aufgrund der sehr hohen Pr?valenz der Venenerkrankungen, der vielschichtigen Beziehung zwischen m?glichen Ursachen und sehr variablen Krankheitsbildern und Krankheitsverl?ufen und der nicht selten gro?en Latenzzeit zwischen dem ausl?senden Ereignis und der Ausbildung schwerer Folgekompli

發(fā)芽

,Behandlungsverfahren bei vaskul?ren Malformationen,kter Punktion behandelt werden und schnelle fliessende Malformationen (arterioven?s) über Katheterinterventionen transarteriell oder transven?s oder in Kombination behandelt werden. Die Behandlungen, insbesondere der schnell-fliessenden Malformationen und der ausgedehnten Malformationen ist komplex

Epithelium

Peter Klein-Weigelh the scientific and engineering arenas. The main reason for this success is undoubtedly due to the advances that have been made in solid-state microelectronics fabrication that have, in turn, led to the proliferation of widely available, low cost, and speedy computers. The GA works on the Darwinian

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Franz Hafnerorld applications engage the reader with the complexities ofGenetic Algorithms (GA) as a tool for a search and optimizing methodology has now reached a mature stage. It has found many useful applications in both the scientific and engineering arenas. The main reason for this success is undoubtedly d

MURKY

Maximilian Kreibich,Tim Berger,Martin Czernyusing input information; much of this research employs heuristic approaches to learning rather than algorithmic ones. The most active research area in recent years [284] has continued to be symbolic empirical learning (SEL). This area is concerned with creating and/or modifying general symbolic desc