{"id":7314,"date":"2026-04-02T10:09:37","date_gmt":"2026-04-02T10:09:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/portfolio\/haryadi-prasetya\/"},"modified":"2026-04-02T10:09:43","modified_gmt":"2026-04-02T10:09:43","slug":"haryadi-prasetya","status":"publish","type":"us_portfolio","link":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/portfolio\/haryadi-prasetya\/","title":{"rendered":"Haryadi Prasetya"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":8,"featured_media":7317,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"us_portfolio_category":[45],"class_list":["post-7314","us_portfolio","type-us_portfolio","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","us_portfolio_category-new-template"],"acf":{"naam_van_het_proefschift":"Towards automation and quantification of reperfusion assessment in medical images of the brain, heart, and reconstructed gastric tube","samenvatting":"Perfusiebeoordeling kan gebruikt worden voor het vaststellen van de ernst van de\naandoening, het voorzien van intra-operatieve begeleiding, de bepaling van het\nbehandelsucces en voor het voorspellen van de functionele uitkomst. Artsen\nevalueren de perfusie gewoonlijk door middel van visuele inspectie van medische\nbeeldvorming, waarbij vaak een ordinale beoordelingsschaal met een lage\nresolutie gebruikt wordt. Deze grove classificatie geeft mogelijk geen nauwkeurig\nbeeld van de daadwerkelijke weefselperfusie. Daarnaast is visuele beoordeling\nerg subjectief en gevoelig voor waarnemersbias. Het is daarom noodzakelijk om\nperfusiebeoordeling te automatiseren en kwantificeren om bias te verminderen\nen robuustheid en betrouwbaarheid te verhogen. Het doel van dit proefschrift is\nom medische beeldvorming en de daarbij horende perfusiebeoordeling te\nanalyseren om een basis te leggen voor nieuwe geautomatiseerde en\nkwantitatieve alternatieven voor huidige kwalitatieve perfusiebeoordelingen.\n\nEen van de opkomende technologie\u00ebn die intra-operatieve evaluatie van\nweefselperfusie mogelijk maakt is fluorescente beeldvorming. Kwantitatieve\nbeoordeling van fluorescente dynamica is mogelijk waardevol voor het\ndetecteren van verminderde perfusie. In hoofdstuk 2 ontwikkelden we een\nperfusiemodel van de buismaag na slokdarmresectie, om fluorescente dynamica\nte analyseren in relatie tot verminderde perfusie. Een model op basis van vaste\nelementen is gebruikt om de fundus en de distale gebieden van de maagbuis\nweer te geven. We hebben een kwantitatieve parameter van de fluorescente\ndynamiek, de relatieve tijd-tot-drempelwaarde (RTT), afgeleid en ge\u00ebvalueerd als\neen voorspeller voor de relatieve resterende stroming (RRF). De RTT van de\nfundus is relatief bepaald ten opzichte van de distale gebieden. De RRF drukt de\npost-ligatie stroming naar de gebieden van interesse relatief uit ten opzichte van\nde pre-ligatie situatie. We evalueerden drempelwaarden voor RTT vari\u00ebrend\ntussen 20% en 50% van de maximale intensiteit van de distale regio's.\nAanvullend hebben we ge\u00ebvalueerd wat de effecten zijn van variaties in model-\nparameters zoals vasculaire geleiding en volume op de RTT-RRF relatie. Ons\nmodel liet zien dat de RTT-RRF relatie een sterke en complexe afhankelijkheid A\nheeft van de collaterale geleiding, grote vaten geleiding en het vasculaire\nvolume. We demonstreerden dat vaatgeleiding positief gerelateerd is aan RTT en\n\nRRF. Bovendien was het absolute volume van een vatcompartiment niet van\ninvloed op de RTT-RRF-relatie, terwijl de volumeverhouding van het arteri\u00eble en\nhet veneuze compartiment de RTT-RRF be\u00efnvloedde voor hoge stromingen. We\nontdekten dat RTT voorspellend is voor verslechtering van de bloedstroming. De\ndrempel van 20% gaf de beste schatting van verminderde perfusie in de gebieden\nvan anastomose. De validiteit van het gepresenteerde model is mogelijk beperkt,\naangezien deze studie is gebaseerd op hypothetische data. Aanvullend onderzoek\nmet behulp van werkelijke fluorescerende beeldvormingsgegevens is\nnoodzakelijk om de klinische waarde van RTT als voorspeller van\nperfusiedefici\u00ebntie vast te stellen.\n\nIn het hart is de Myocardial Blush Grade (MBG) een veelgebruikt visueel\ngraderingssysteem voor de beoordeling van de myocardperfusie. In hoofdstuk 3\nevalueerden we een alternatieve methode voor deze schaal: de Quantitative\nBlush Evaluator (QuBE). QuBE is een computerondersteunde methode voor de\nkwantificatie van de myocardperfusie gebaseerd op coronaire angiografiebeelden.\nWe hebben tekortkomingen in de voorbereidende methoden van QuBE\nge\u00efdentificeerd en verbeteringen voorgesteld door middel van verbeterde\nbeeldanalyse. We gebruikten coronaire angiografiebeelden van 117 pati\u00ebnten die\ndeelnamen aan de HEBE-studie, waarin de effecten van intracoronaire infusie van\nmononucleaire beenmergcellen na primaire percutane coronaire interventie\nwerden ge\u00ebvalueerd. Binnen deze pati\u00ebntenpopulatie hebben we aangetoond dat\ner geen significant verband was tussen MBG- en QuBE-scores. Daarnaast\nontdekten we door middel van kwalitatieve beoordeling dat het mediaanfilter dat\ndoor QuBE werd gebruikt om ruis van grote structuren te verwijderen niet\nvoldoende werkt. Verschillende mediaanfilters en correctiemethoden voor\ncardiale bewegingen werden ge\u00ebvalueerd, maar bleken niet in staat om de\nassociatie tussen MBG en QuBE significant te verbeteren. Verdere verbeteringen\naan QuBE zijn nodig zijn om dergelijke beperkingen te overkomen, voordat deze\nscore de standaard kan worden voor de beoordeling van myocardperfusie.\n\nIn hoofdstuk 4 hebben we een semi-automatische kwantitatieve bepaling van de\nhersenperfusie ontwikkeld voor pati\u00ebnten met een acute ischemische beroerte,\nals alternatief voor de visuele beoordeling van perfusie met behulp van de\nTreatment In Cerebral Ischemia (TICI)-schaal. We includeerden pati\u00ebnten met\n\nintracrani\u00eble proximale occlusies van grote vaten met volledige digitale\nsubstractie-angiografie beeldvorming (DSA) in laterale en anteroposterieure\nrichtingen. De zogenaamde gekwantificeerde TICI-schaal (qTICI) is ontwikkeld\nmet behulp van semantische segmentatietechnieken, waaronder verwijdering van\nbloedvaten en perfusiesegmentatie op maximale intensiteit projecties. Het\nstroomafwaartse doelgebied werd omlijnd door expert waarnemers en was de\nenige benodigde gebruikersinput in dit proces. qTICI werd gedefinieerd als het\ngereperfundeerde gebied gedeeld door het totale stroomafwaartse doelgebied.\nNa evaluatie van qTICI voor pati\u00ebnten uit de MR CLEAN Registry, toonden we aan\ndat qTICI significant geassocieerd is met de uitgebreide TICI-score (eTICI) en een\nvergelijkbaar discriminerend vermogen heeft voor functionele uitkomst. De\nresultaten suggereren dat qTICI kan worden gebruikt als alternatief voor de\nvisueel eTICI-score tijdens de behandeling. Bovendien kan qTICI worden gebruikt\nom perfusie te beoordelen in klinische onderzoeken of registers als een robuuste\nen objectieve cerebrale perfusie gradatie voor verschillende pati\u00ebntenpopulaties.\n\nIschemische weefsels kunnen retrograad worden geperfuseerd door collateralen.\nCollateralen kunnen de bloedstroom naar het weefsel leveren wanneer de directe\nstroom wordt belemmerd, waardoor mogelijk de progressie van het infarct\nafneemt. In hoofdstuk 5 hebben we een cerebrale collaterale score ontwikkeld op\nbasis van meerdere CT-perfusieparameters (CTP-CS). We hebben kandidaten voor\ncollaterale scores vastgesteld door eerst matig onder-geperfundeerde weefsels te\nselecteren, vermoedelijk weefsels gevoed vanuit collateralen, bepaald door\nmiddel van de tijd-tot-maximale restfunctie (Tmax) waarde. Vervolgens hebben\nwe een masker gemaakt voor weefsels met Tmax-waarden binnen een bepaald\nbereik. Het masker omvatte de contralaterale zijde die werd verkregen door het\nipsilaterale masker te spiegelen met behulp van de middellijn. Het totale\nweefselvolume bedekt door het masker werd berekend. Het pixel-gewijze\ncerebraal bloedvolume (CBV) en gemiddelden per hersenhelft werden berekend.\nRelatieve CBV werd gedefinieerd als het gemiddelde van CBV in de ipsilaterale\nzijde gedeeld door het gemiddelde van CBV in de contralaterale zijde. We\nontdekten dat de gemiddelde relatieve CBV in het gebied met Tmax 6 tot 10\nseconden indicatief is voor de collaterale capaciteit en significant geassocieerd is A\nmet zowel de CTA collaterale score als de functionele uitkomst. Daarnaast\n\npresteerde een multivariabel prognostisch model met CTP-CS beter dan andere\nprognostische modellen, met en zonder CTA collaterale score, hoewel de\nverschillen niet statistisch significant waren.\n\nTot slot werden de belangrijkste bevindingen verder besproken in hoofdstuk 6.\nWe hebben een toekomstperspectief gegeven met de nadruk op deep learning en\nhybride systemen, die regels-gebaseerde en datagedreven benaderingen\ncombineren als de potenti\u00eble state-of-the-art technologie voor volledig\ngeautomatiseerde kwantitatieve perfusiebeoordeling.\n\nRINGKASAN\n\nPengukuran perfusi dapat digunakan untuk mengestimasi tingkat keparahan\npenyakit, memandu operasi, mengindikasikan keberhasilan pengobatan, dan\nmemprediksi hasil akhir fungsional paska operasi. Dokter, pada umumnya,\nmengukur perfusi melalui pengamatan citra medis secara visual berdasarkan\nskala penilaian perfusi yang biasanya ordinal dan memiliki tingkat resolusi yang\nrendah. Klasifikasi yang kasar ini berpotensi menghasilkan pengukuran perfusi\nyang tidak presisi. Selain itu, penilaian secara visual sangat subjektif dan rentan\nakan bias observasi. Karena itu, otomatisasi dan kuantifikasi pengukuran perfusi\ndiperlukan untuk mengurangi bias tersebut serta meningkatkan konsistensi dan\nakurasi pengukuran perfusi. Tujuan dari tesis ini adalah untuk menganalisa citra\nmedis dan penilaian perfusi yang sesuai untuk membentuk landasan dalam\nmengembangkan kuantifikasi perfusi secara otomatis.\n\nSalah satu teknologi baru dalam pengukuran perfusi jaringan intraoperatif adalah\npencitraan fluorosensi. Pengukuran kuantitatif dinamika sinyal fluoresen dapat\ndigunakan dalam mendeteksi gangguan perfusi. Di bab 2, kami mengembangkan\nmodel perfusi dari tabung lambung yang direkonstruksi paska esofagektomi\nuntuk menganalisa sinyal fluoresen dan hubungannya dengan gangguan perfusi.\nModel dengan parameter tunggal digunakan untuk merepresentasikan area\nfundus dan area distal dari tabung lambung. Parameter kuantitatif, waktu tempuh\nrelatif ke batas atas (RTT), diperoleh dan dievaluasi dari sinyal fluoresen sebagai\nprediktor dari sisa aliran relatif (RRF). RTT dari area fundus adalah waktu tempuh\nsinyal ke batas atas area fundus dibandingkan dengan waktu tempuh sinyal ke\nbatas atas area distal. RRF adalah aliran fluoresen di area tertentu di tabung\nlambung paska ligasi dibandingkan dengan aliran tersebut sebelum ligasi. Kami\nmengevaluasi beberapa batas atas untuk RTT dimulai dari 20% intensitas\nfluoresen maksimal dari area distal hingga 50%. Selain itu, efek dari parameter\nmodel seperti konduktansi dan volume vaskular dievaluasi dalam banyak variasi\ndari kombinasi parameter-parameter model untuk menyelidiki hubungan\nparameter tersebut dengan RTT dan RFF. Model kami menunjukkan adanya\nhubungan dependensi yang kuat dan kompleks antara RTT-RFF dengan A\nkonduktansi kolateral, konduktansi pembuluh darah besar, dan volume vaskular.\nKami memperlihatkan bahwa konduktansi pembuluh darah memiliki hubungan\n\npositif dengan RTT dan RRF. Selain itu, volume absolut dari kompartemen\npembuluh darah tidak mempengaruhi hubungan RTT dan RRF. Rasio volume dari\nkompartemen arteri dan vena mempengaruhi RTT dan RRF untuk aliran yang\ntinggi. Kami menemukan bahwa RTT dapat memprediksi penurunan aliran. Batas\natas 20% menghasilkan estimasi penurunan perfusi terbaik di area anastomosis.\nKarena studi ini berdasarkan data hipotetikal, validitas model dianggap sebagai\nlimitasi studi. Penelitian lanjut menggunakan data aktual pencitraan fluoresensi\ndibutuhkan untuk membuktikan nilai klinis RTT sebagai prediktor penurunan\nperfusi.\n\nDi jantung, skala pengukuran perfusi miokardium (MBG) merupakan sistem skala\nvisual yang umum digunakan dalam mengukur perfusi miokardium. Di bab 3,\nkami mengevaluasi metode alternatif dari skala ini: evaluator kuantitatif perfusi\n(QuBE). QuBE adalah metode dengan bantuan komputer yang dapat\nmengkuantifikasi perfusi miokardium berdasarkan citra angiografi koroner. Kami\nberhasil mengidentifikasi kekurangan dari metode pra-pengolahan citra QuBE\ndan merekomendasikan koreksi melalui analisis perbaikan citra. Kami\nmenggunakan citra angiografi koroner dari 117 pasien yang terdaftar di uji coba\nklinis HEBE, di mana efek dari infusi intrakoroner sel mononuklear sum-sum\ntulang paska intervensi koroner perkutan primer dievaluasi. Dalam populasi\npasien tersebut, kami menunjukkan bahwa tidak terdapat asosiasi signifikan\nantara MBG dan skor QuBE. Kami menyimpulkan bahwa diperlukan perbaikan\nlebih lanjut pada QuBE sebelum QuBE bisa menjadi standar pengukuran perfusi\nmiokardium.\n\nDi bab 4, kami mengembangkan metode kuantitatif pengukuran perfusi otak\nsemi-otomatis untuk pasien stroke iskemik akut sebagai alternatif dari penilaian\nperfusi secara visual menggunakan skala pengobatan iskemia serebral (TICI).\nKami melibatkan pasien dengan oklusi pembuluh darah besar proksimal\nintrakranial yang memiliki citra DSA lateral dan anteroposterior. Skala TICI\nkuantitatif (qTICI) dikembangkan menggunakan teknik segmentasi semantik yang\nmeliputi subtraksi pembuluh darah dan segmentasi perfusi pada citra proyeksi\nintensitas maksimum. Batas area hilir target diindikasikan oleh pengamat ahli\ndan merupakan satu-satunya input manual dalam proses ini. qTICI didefinisikan\nsebagai area reperfusi dibagi dengan total area hilir target. Setelah mengevaluasi\n\nqTICI menggunakan pasien dari MR CLEAN Registry, kami menunjukkan bahwa\nqTICI berasosiasi signifikan dengan skor TICI ekspansif dan memiliki kapasitas\ndiskriminatif hasil akhir fungsional yang sebanding dengan skor TICI ekspansif.\nHasil ini menunjukkan bahwa qTICI dapat digunakan sebagai alternatif untuk skor\nvisual TICI ekspansif di dalam masa pengobatan. Selain itu, qTICI juga dapat\ndigunakan dalam uji klinis atau registri data sebagai metode pengukuran perfusi\notak yang konsisten dan objektif lintas populasi pasien.\n\nJaringan iskemik dapat mengalami perfusi mundur dari pembuluh darah kolateral.\nPembuluh darah kolateral dapat menyalurkan aliran darah ke jaringan ketika\naliran utama terhambat sehingga perkembangan infark dapat dikurangi. Di bab 5,\nkami mengembangkan skor kolateral otak berdasarkan sejumlah parameter CT\nperfusi (CTP-CS). Kami menetapkan kandidat skor kolateral dengan pertama-tama\nmenyeleksi jaringan hipoperfusi sedang, dengan asumsi bahwa jaringan ini\ndisuplai oleh kolateral, sebagaimana terindikasikan oleh nilai Tmax di citra CT\nperfusi. Selanjutnya, kami membuat citra layar berdasarkan berbagai rentang nilai\nTmax. Citra layar ini meliputi sisi kontralateral yang diperoleh dengan\nmencerminkan citra layar sisi ipsilateral terhadap garis tengah citra CT perfusi.\nVolume jaringan total yang diliputi citra layar ini dihitung. Volume darah otak\n(CBV) setiap pixel dan nilai rata-ratanya per belahan otak juga dihitung. CBV\nrelatif didefinisikan sebagai rata-rata CBV di sisi ipsilateral dibagi dengan rata-\nrata CBV di sisi kontralateral. Kami menemukan bahwa rata-rata CBV relatif di\narea dengan Tmax antara 6 hingga 10 detik mengindikasikan kapasitas kolateral\ndan berasosiasi signfikan dengan skor kolateral CTA dan hasil akhir fungsional.\nSelain itu, model prognostik multivariabel dengan CTP-CS mengungguli model\nprognostik lain dengan dan tanpa skor kolateral CTA, walaupun perbedaannya\ntidak signifikan secara statistik.\n\nAkhir kata, temuan utama didiskusikan lebih lanjut di bab 6. Prediksi pengukuran\nperfusi otomatis di masa depan terutama dalam hubungannya dengan deep\nlearning dan sistem hybrid juga didiskusikan, di mana kombinasi pendekatan\nberdasarkan aturan dan data berpotensi menjadi teknologi utama menuju\notomatisasi penuh pengukuran perfusi kuantitatif. A\n\nLIST OF CONTRIBUTORS AND AFFILIATIONS\n\nMR CLEAN Registry Investigators\n\nExecutive committee: Diederik W.J. Dippel ; Aad van der Lugt ; Charles B.L.M.\n\nMajoie ; Yvo B.W.E.M. Roos ; Robert J. van Oostenbrugge ; Wim H. van Zwam ;\n\nJelis Boiten ; Jan Albert Vos\n\nStudy coordinators: Ivo G.H. Jansen ; Maxim J.H.L. Mulder ; Robert- Jan B.\n1,2\n\n5,6\n\nGoldhoorn ; Kars C.J. Compagne ; Manon Kappelhof ; Josje Brouwer ; Sanne J.\nden Hartog 1,2,40 ; Wouter H. Hinsenveld\n5,6\n\nLocal principal investigators: Diederik W.J. Dippel ; Bob Roozenbeek ; Aad van der\n\nLugt ; Adriaan C.G.M. van Es ; Charles B.L.M. Majoie ; Yvo B.W.E.M. Roos ; Bart J.\n\nEmmer ; Jonathan M. Coutinho ; Wouter J. Schonewille ; Jan Albert Vos ; Marieke\n\nJ.H. Wermer ; Marianne A.A. van Walderveen ; Julie Staals ; Robert J. van\n\nOostenbrugge ; Wim H. van Zwam ; Jeannette Hofmeijer ; Jasper M. Martens ;\n\nGeert J. Lycklama \u00e0 Nijeholt ; Jelis Boiten ; Sebastiaan F. de Bruijn ; Lukas C.\n\nvan Dijk ; H. Bart van der Worp ; Rob H. Lo ; Ewoud J. van Dijk ; Hieronymus D.\n\nBoogaarts ; J. de Vries ; Paul L.M. de Kort ; Julia van Tuijl ; Jo P. Peluso ; Puck\n\nFransen ; Jan S.P. van den Berg ; Boudewijn A.A.M. van Hasselt ; Leo A.M.\n\nAerden ; Ren\u00e9 J. Dallinga ; Maarten Uyttenboogaart ; Omid Eschgi ; Reinoud\n\nP.H. Bokkers ; Tobien H.C.M.L. Schreuder ; Roel J.J. Heijboer ; Koos Keizer ;\n\nLonneke S.F. Yo ; Heleen M. den Hertog ; Tomas Bulut ; Paul J.A.M. Brouwers\n\nImaging assessment committee: Charles B.L.M. Majoie (chair); Wim H. van\nZwam ; Aad van der Lugt ; Geert J. Lycklama \u00e0 Nijeholt ; Marianne A.A. van\n\nWalderveen ; Marieke E.S. Sprengers ; Sjoerd F.M. Jenniskens ; Ren\u00e9 van den\n\nBerg ; Albert J. Yoo ; Ludo F.M. Beenen ; Alida A. Postma ; Stefan D. Roosendaal ;\n\nBas F.W. van der Kallen ; Ido R. van den Wijngaard ; Adriaan C.G.M. van Es ; Bart\n\nJ. Emmer ; Jasper M. Martens ; Lonneke S.F. Yo ; Jan Albert Vos ; Joost Bot ;\n\nPieter-Jan van Doormaal ; Anton Meijer ; Elyas Ghariq ; Reinoud P.H. Bokkers ;\n\nMarc P. van Proosdij ; G. Menno Krietemeijer ; Jo P. Peluso ; Hieronymus D.\n\nBoogaarts ; Rob Lo ; Dick Gerrits ; Wouter Dinkelaar ; Auke P.A. Appelman ;\n\nBas Hammer ; Sjoert Pegge ; Anouk van der Hoorn ; Saman Vinke A\n\nWriting committee: Diederik W.J. Dippel (chair); Aad van der Lugt ; Charles B.L.M.\n\nMajoie ; Yvo B.W.E.M. Roos ; Robert J. van Oostenbrugge ; Wim H. van Zwam ;\n\nGeert J. Lycklama \u00e0 Nijeholt ; Jelis Boiten ; Jan Albert Vos ; Wouter J.\n\nSchonewille ; Jeannette Hofmeijer ; Jasper M. Martens ; H. Bart van der Worp ;\n\nRob H. Lo\n\nAdverse event committee: Robert J. van Oostenbrugge (chair); Jeannette\n\nHofmeijer ; H. Zwenneke Flach\n\nTrial methodologist: Hester F. Lingsma\nResearch nurses \/ local trial coordinators: Naziha el Ghannouti ; Martin\n\nSterrenberg ; Wilma Pellikaan ; Rita Sprengers ; Marjan Elfrink ; Michelle\n\nSimons ; Marjolein Vossers ; Joke de Meris ; Tamara Vermeulen ; Annet\n\nGeerlings ; Gina van Vemde ; Tiny Simons ; Gert Messchendorp ; Nynke\n\nNicolaij ; Hester Bongenaar ; Karin Bodde ; Sandra Kleijn ; Jasmijn Lodico ;\n\nHanneke Droste ; Maureen Wollaert ; Sabrina Verheesen ; D. Jeurrissen ; Erna\n\nBos ; Yvonne Drabbe ; Michelle Sandiman ; Nicoline Aaldering ; Berber\n\nZweedijk ; Jocova Vervoort ; Eva Ponjee ; Sharon Romviel ; Karin Kanselaar ;\n\nDenn Barning\nPhD \/ Medical students: Esmee Venema ; Vicky Chalos 1,40 ; Ralph R. Geuskens ;\n\nTim van Straaten ; Saliha Ergezen ; Roger R.M. Harmsma ; Daan Muijres ; Anouk\n\nde Jong ; Olvert A. Berkhemer 1,3,6 ; Anna M.M. Boers 3,39 ; J. Huguet ; P.F.C. Groot ;\nMarieke A. Mens ; Katinka R. van Kranendonk ; Kilian M. Treurniet ; Manon L.\n\nTolhuisen 3,39 ; Heitor Alves ; Annick J. Weterings , Eleonora L.F. Kirkels , Eva J.H.F.\n\nVoogd ; Lieve M. Schupp ; Sabine L. Collette 28,29 ; Adrien E.D. Groot ; Natalie E.\n\nLeCouffe ; Praneeta R. Konduri ; Haryadi Prasetya ; Nerea Arrarte-Terreros ;\n\nLucas A. Ramos\n\nAffiliations\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Public Health , Erasmus MC University\nMedical Center;\n\nDepartment of Radiology and Nuclear Medicine , Neurology , Biomedical\n\nEngineering & Physics , Amsterdam UMC, University of Amsterdam, Amsterdam;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Maastricht University Medical Center and\n\nCardiovascular Research Institute Maastricht (CARIM);\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Sint Antonius Hospital, Nieuwegein;\nDepartment of Neurology , Radiology , Leiden University Medical Center;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Rijnstate Hospital, Arnhem;\n\nDepartment of Radiology , Neurology , Haaglanden MC, the Hague;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , HAGA Hospital, the Hague;\nDepartment of Neurology , Radiology , University Medical Center Utrecht;\n\nDepartment of Neurology , Neurosurgery , Radiology , Radboud University\n\nMedical Center, Nijmegen;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Elisabeth-TweeSteden ziekenhuis,\n\nTilburg;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Isala Klinieken, Zwolle;\nDepartment of Neurology , Radiology , Reinier de Graaf Gasthuis, Delft;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , University Medical Center Groningen;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Atrium Medical Center, Heerlen;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Catharina Hospital, Eindhoven;\n\nDepartment of Neurology , Radiology , Medical Spectrum Twente, Enschede;\nDepartment of Radiology , Amsterdam UMC, Vrije Universiteit van Amsterdam,\n\nAmsterdam;\n\nDepartment of Radiology , Noordwest Ziekenhuisgroep, Alkmaar;\n\nDepartment of Radiology , Texas Stroke Institute, Texas, United States of\nAmerica\n\nA","summary":"No English summary is available. You can read the Dutch summary <a href=\"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/portfolio\/haryadi-prasetya\/\">here<\/a>.","auteur":"Haryadi Prasetya","auteur_slug":"haryadi-prasetya","publicatiedatum":"2 april 2026","taal":"NL","url_flipbook":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/ebook\/haryadiprasetya?iframe=true","url_download_pdf":"","url_epub":"","ordernummer":"FTP-202604021006","isbn":"978-94-6469-374-4","doi_nummer":"","naam_universiteit":"Overig","afbeeldingen":7318,"naam_student:":"","binnenwerk":"","universiteit":"Overig","cover":"","afwerking":"","cover_afwerking":"","design":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/7314","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/us_portfolio"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7314"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/7314\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7315,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/7314\/revisions\/7315"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7317"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7314"}],"wp:term":[{"taxonomy":"us_portfolio_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio_category?post=7314"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}