Zobrazeno 1 - 10
of 79
pro vyhledávání: '"PCG signal"'
Publikováno v:
IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement, Vol 2, Pp 1-17 (2023)
Cardiovascular diseases are growing rapidly in this world. Around 70% of the world’s population is suffering from the same. The entire research work is grouped into the classification and analysis of heart sound. We defined a new squeeze network-ba
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dc728c87ed6f46b6bdb54379915accbd
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Biomedical Engineering Advances, Vol 3, Iss , Pp 100035- (2022)
Heart-related disorders are rapidly growing throughout the world. Artificial Intelligence with computational methods plays a significant role in early detection and diagnosis. This study has been devoted to finding the best classifiers for different
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/de918a0284ea4ad8838aa0944307d207
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Cogent Engineering, Vol 7, Iss 1 (2020)
This study proposes a Raspberry Pi-based system for the diagnosis of heart valve diseases as a primary tool to improve the diagnostic accuracy of physicians. The proposed system is able to detect and classify nine common valvular heart cases encompas
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/47766768c4094cff96131a07a932e146
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Healthcare Technology Letters (2018)
Accurate and reliable recognition of fundamental heart sounds (FHSs) plays a significant role in automated analysis of heart sound (HS) patterns. This Letter presents an automated wavelet-based FHS recognition (WFHSR) method using morphological and i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cc5327e12e3945ae80bab4b6a7a936ec
Autor:
V. Kalaivani
Publikováno v:
Российский кардиологический журнал, Vol 0, Iss 1-ENG, Pp 35-41 (2014)
This paper presents a novel method for the detection of Arrhythmia diseases using both heart sounds and ECG signals. This automated classification and analysis system is aimed to assist the cardiologist to make the diagnosis faster and more efficient
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/28ea6dfe30ab40009cd9f6d4c6801657