End-to-end learning with interpretation on electrohysterography data to predict preterm birth

Autor: A.M. Fischer, A.L. Rietveld, P.W. Teunissen, P.C.A.M. Bakker, M. Hoogendoorn

Publikováno v: COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, 158:106846. Elsevier Limited
Computers in Biology and Medicine, 158:106846. Elsevier Science
Fischer, A M, Rietveld, A L, Teunissen, P W, Bakker, P C A M & Hoogendoorn, M 2023, ' End-to-end learning with interpretation on electrohysterography data to predict preterm birth ', COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, vol. 158, 106846 . https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.106846

Prediction of preterm birth is a difficult task for clinicians. By examining an electrohysterogram, electrical activity of the uterus that can lead to preterm birth can be detected. Since signals associated with uterine activity are difficult to inte

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9ddca49109914d8a20c0fb95ccf25562
https://research.vumc.nl/en/publications/6bed6097-6e6e-4ac6-a25e-67751ee85e31

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.