Big Data and Artificial Intelligence: Opportunities and Threats in Electrophysiology

Autor: van de Leur, R.R., Boonstra, M.J., Bagheri, A., Roudijk, R.W., Sammani, A., Taha, K., Doevendans, P.A.F.M., van der Harst, P., van Dam, P.M., Hassink, R.J., van Es, R., Asselbergs, F.W., Methodology and statistics for the behavioural and social sciences, Leerstoel Heijden

Publikováno v: Arrhythmia & Electrophysiology Review, Vol 9, Iss 3, Pp 146-154 (2020)
Arrhythmia & Electrophysiology Review, 9(3), 146. Radcliffe Group Ltd
Arrhythmia & Electrophysiology Review

The combination of big data and artificial intelligence (AI) is having an increasing impact on the field of electrophysiology. Algorithms are created to improve the automated diagnosis of clinical ECGs or ambulatory rhythm devices. Furthermore, the u

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6d3ca764ca05851df3cc9ec5093eddfc
https://www.aerjournal.com/articles/big-data-and-artificial-intelligence

Novel use of repolarization parameters in electrocardiographic imaging to uncover arrhythmogenic substrate.

Autor: Blom, L.J., Groeneveld, S.A., Wulterkens, B.M., van Rees, B., Nguyen, U.C., Roudijk, R.W., Cluitmans, M., Volders, P.G.A., Hassink, R.J.

Publikováno v: Journal of Electrocardiology; Mar2020, Vol. 59, p116-121, 6p

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.