Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Golrizkhatami, Zahra"'
Autor:
Sivri, Mustan Barış, Taheri, Shahram, Kırzıoğlu Ercan, Rukiye Gözde, Yağcı, Ünsun, Golrizkhatami, Zahra
Publikováno v:
In Journal of Forensic and Legal Medicine April 2024 103
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Golrizkhatami, Zahra, Acan, Adnan
Publikováno v:
In Expert Systems With Applications 30 December 2018 114:54-64
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Taheri, Shahram, Golrizkhatami, Zahra
Publikováno v:
Signal, Image & Video Processing; Mar2023, Vol. 17 Issue 2, p583-591, 9p
Publikováno v:
Applied Artificial Intelligence. 2018, Vol. 32 Issue 7/8, p613-628. 16p.
Autor:
Golrizkhatami, Zahra
Detecting and classifying cardiac arrhythmias is critical to the diagnosis of patients with cardiac abnormalities. Identification and classification of abnormalities are time consuming because it often requires analysing each heartbeat of the ECG rec
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2789::b4db8f0973f3c4a0f18ec9218a051db0
https://hdl.handle.net/11129/5560
https://hdl.handle.net/11129/5560
Autor:
Golrizkhatami, Zahra
Advances in computing have resulted in many engineering processes being automated. Electrocardiogram (ECG) classification is one such process. The analysis and classification of ECGs can benefit from the wide availability and power of modern computer
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2789::a5ab91874175efff1d7b33e36d1dcb80
https://hdl.handle.net/11129/1746
https://hdl.handle.net/11129/1746