Zobrazeno 1 - 10
of 80
pro vyhledávání: '"preterm birth prediction"'
Publikováno v:
Heliyon, Vol 10, Iss 22, Pp e40433- (2024)
Preterm birth prediction is important in prenatal care; however, it remains a significant challenge due to the complex physiological mechanisms involved. This study aimed to explore the feasibility of phase synchronization of multiple oscillatory com
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c1eccee3673c4838b7a95aa1e0c897e6
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.
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.
Autor:
Félix Nieto-del-Amor, Raja Beskhani, Yiyao Ye-Lin, Javier Garcia-Casado, Alba Diaz-Martinez, Rogelio Monfort-Ortiz, Vicente Jose Diago-Almela, Dongmei Hao, Gema Prats-Boluda
Publikováno v:
Sensors, Vol 21, Iss 18, p 6071 (2021)
One of the remaining challenges for the scientific-technical community is predicting preterm births, for which electrohysterography (EHG) has emerged as a highly sensitive prediction technique. Sample and fuzzy entropy have been used to characterize
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a4cb54856f44479b91fe96ab3a6a5a06
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:
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
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
https://research.vumc.nl/en/publications/6bed6097-6e6e-4ac6-a25e-67751ee85e31
Publikováno v:
Archives of Gynecology and Obstetrics
Purpose In this correspondence, we highlight general and domain-specific caveats in the development and validation of prediction models. Methods Development and use of the “QUiPP” application, a tool for preterm birth prediction which is supporte
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0f68dbc1d115540d5ece6d36d99be606
https://doi.org/10.1007/s00404-022-06418-2
https://doi.org/10.1007/s00404-022-06418-2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.