Articles de revues sur le sujet « ARRHYTHMIA DATABASE »
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Texte intégralZhai, Yuyun, Jinwei Li et Quan Zhang. « Network pharmacology and molecular docking analyses of the potential target proteins and molecular mechanisms underlying the anti-arrhythmic effects of Sophora Flavescens ». Medicine 102, no 30 (28 juillet 2023) : e34504. http://dx.doi.org/10.1097/md.0000000000034504.
Texte intégralDeal, Barbara J., Constantine Mavroudis, Jeffrey Phillip Jacobs, Melanie Gevitz et Carl Lewis Backer. « Arrhythmic complications associated with the treatment of patients with congenital cardiac disease : consensus definitions from the Multi-Societal Database Committee for Pediatric and Congenital Heart Disease ». Cardiology in the Young 18, S2 (décembre 2008) : 202–5. http://dx.doi.org/10.1017/s104795110800293x.
Texte intégralMoreland-Head, Lindsay N., James C. Coons, Amy L. Seybert, Matthew P. Gray et Sandra L. Kane-Gill. « Use of Disproportionality Analysis to Identify Previously Unknown Drug-Associated Causes of Cardiac Arrhythmias Using the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) Database ». Journal of Cardiovascular Pharmacology and Therapeutics 26, no 4 (6 janvier 2021) : 341–48. http://dx.doi.org/10.1177/1074248420984082.
Texte intégralZeng, Yuni, Hang Lv, Mingfeng Jiang, Jucheng Zhang, Ling Xia, Yaming Wang et Zhikang Wang. « Deep arrhythmia classification based on SENet and lightweight context transform ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 1 (2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023001.
Texte intégralKapoor, Ankita, Samarthkumar Thakkar, Lucas Battel, Harsh P. Patel, Nikhil Agrawal, Shipra Gandhi, Pritika Manaktala et al. « The Prevalence and Impact of Arrhythmias in Hospitalized Patients with Sickle Cell Disorders : A Large Database Analysis ». Blood 136, Supplement 1 (5 novembre 2020) : 5–6. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2020-142099.
Texte intégralOTHMAN, MOHD AFZAN, et NORLAILI MAT SAFRI. « CHARACTERIZATION OF VENTRICULAR ARRHYTHMIAS USING A SEMANTIC MINING ALGORITHM ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 12, no 03 (juin 2012) : 1250049. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519412004946.
Texte intégralXu, Gang, Guangxin Xing, Juanjuan Jiang, Jian Jiang et Yongsheng Ke. « Arrhythmia Detection Using Gated Recurrent Unit Network with ECG Signals ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, no 3 (1 mars 2020) : 750–57. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.2928.
Texte intégralN. S. V Rama Raju, N., V. Malleswara Rao et I. Srinivasa Rao. « Automatic detection and classification of cardiac arrhythmia using neural network ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3 (11 juillet 2018) : 1482. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.14084.
Texte intégralHerman, Jeffrey N., Richard I. Fogel, Philip J. Podrid et Gary R. Garber. « Entropy : A cardiac arrhythmia multimedia database ». Journal of the American College of Cardiology 17, no 2 (février 1991) : A10. http://dx.doi.org/10.1016/0735-1097(91)91008-3.
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Texte intégralGiriprasad Gaddam, P., A. Sanjeeva reddy et R. V. Sreehari. « Automatic Classification of Cardiac Arrhythmias based on ECG Signals Using Transferred Deep Learning Convolution Neural Network ». Journal of Physics : Conference Series 2089, no 1 (1 novembre 2021) : 012058. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2089/1/012058.
Texte intégralSoniwala, Mujtaba, Saadia Sherazi, Susan Schleede, Scott McNitt, Tina Faugh, Jeremiah Moore, Justin Foster et al. « Arrhythmia Burden in Patients with Indolent Lymphoma ». Blood 136, Supplement 1 (5 novembre 2020) : 6–7. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2020-140053.
Texte intégralHammad, Mohamed, Souham Meshoul, Piotr Dziwiński, Paweł Pławiak et Ibrahim A. Elgendy. « Efficient Lightweight Multimodel Deep Fusion Based on ECG for Arrhythmia Classification ». Sensors 22, no 23 (1 décembre 2022) : 9347. http://dx.doi.org/10.3390/s22239347.
Texte intégralKozieł, Paweł, Maria Grodkiewicz, Klaudia Artykiewicz, Kamila Gorczyca, Marcin Czarkowski, Aleksandra Słupczyńska, Weronika Urbaś, Klaudia Podgórska, Aleksandra Puła et Urszula Krzysiek. « Does the watch can detect cardiac arrhythmias ? » Journal of Education, Health and Sport 13, no 2 (8 janvier 2023) : 293–98. http://dx.doi.org/10.12775/jehs.2023.13.02.042.
Texte intégralDeCamilla, J., X. Xia, M. Wang, J. Wade, B. Mykins, W. Zareba et J. P. Couderc. « The multiple arrhythmia dataset evaluation database (M.A.D.A.E.) ». Journal of Electrocardiology 51, no 6 (novembre 2018) : S106—S112. http://dx.doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2018.08.005.
Texte intégralLinghu, Rongqian, et Ke Zhang. « Real-time Automatic Arrhythmia Detection System based on Extreme Gradient Boosting and Neural Network Algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 2449, no 1 (1 mars 2023) : 012033. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2449/1/012033.
Texte intégralCintra, Fatima Dumas, Marcia Regina Pinho Makdisse, Wercules Antônio Alves de Oliveira, Camila Furtado Rizzi, Francisco Otávio de Oliveira Luiz, Sergio Tufik, Angelo Amato Vincenzo de Paola et Dalva Poyares. « Exercise-induced ventricular arrhythmias : analysis of predictive factors in a population with sleep disorders ». Einstein (São Paulo) 8, no 1 (mars 2010) : 62–67. http://dx.doi.org/10.1590/s1679-45082010ao1469.
Texte intégralLiu, Feifei, Chengyu Liu, Xinge Jiang, Zhimin Zhang, Yatao Zhang, Jianqing Li et Shoushui Wei. « Performance Analysis of Ten Common QRS Detectors on Different ECG Application Cases ». Journal of Healthcare Engineering 2018 (2018) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2018/9050812.
Texte intégralKhalaf, Akram Jaddoa, et Samir Jasim Mohammed. « Verification and comparison of MIT-BIH arrhythmia database based on number of beats ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 11, no 6 (1 décembre 2021) : 4950. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i6.pp4950-4961.
Texte intégralLin, Shih-Yi, Wu-Huei Hsu, Cheng-Chieh Lin, Cheng-Li Lin, Chun-Hao Tsai, Chih-Hsueh Lin, Der-Cherng Chen, Tsung-Chih Lin, Chung-Y. Hsu et Chia-Hung Kao. « Association of Arrhythmia in Patients with Cervical Spondylosis : A Nationwide Population-Based Cohort Study ». Journal of Clinical Medicine 7, no 9 (23 août 2018) : 236. http://dx.doi.org/10.3390/jcm7090236.
Texte intégralAbdou, Abdoul-Dalibou, Ndeye Fatou Ngom et Oumar Niang. « Arrhythmias Prediction Using an Hybrid Model Based on Convolutional Neural Network and Nonlinear Regression ». International Journal of Computational Intelligence and Applications 19, no 03 (septembre 2020) : 2050024. http://dx.doi.org/10.1142/s1469026820500248.
Texte intégralBae, Tae Wuk, Sang Hag Lee et Kee Koo Kwon. « An Adaptive Median Filter Based on Sampling Rate for R-Peak Detection and Major-Arrhythmia Analysis ». Sensors 20, no 21 (29 octobre 2020) : 6144. http://dx.doi.org/10.3390/s20216144.
Texte intégralMoody, G. B., et R. G. Mark. « The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database ». IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine 20, no 3 (2001) : 45–50. http://dx.doi.org/10.1109/51.932724.
Texte intégralShen, Qin, Hongxiang Gao, Yuwen Li, Qi Sun, Minglong Chen, Jianqing Li et Chengyu Liu. « An Open-Access Arrhythmia Database of Wearable Electrocardiogram ». Journal of Medical and Biological Engineering 40, no 4 (22 juillet 2020) : 564–74. http://dx.doi.org/10.1007/s40846-020-00554-3.
Texte intégralkamil, Sarah, et Lamia Muhammed. « Arrhythmia Classification Using One Dimensional Conventional Neural Network ». International Journal of Advances in Soft Computing and its Applications 13, no 3 (28 novembre 2021) : 43–58. http://dx.doi.org/10.15849/ijasca.211128.04.
Texte intégralMa, Shuai, Jianfeng Cui, Weidong Xiao et Lijuan Liu. « Deep Learning-Based Data Augmentation and Model Fusion for Automatic Arrhythmia Identification and Classification Algorithms ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (11 août 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1577778.
Texte intégralQin, Qin, Jianqing Li, Yinggao Yue et Chengyu Liu. « An Adaptive and Time-Efficient ECG R-Peak Detection Algorithm ». Journal of Healthcare Engineering 2017 (2017) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2017/5980541.
Texte intégralHamarsheh, Qadri. « Autoregressive Modeling based ECG Cardiac Arrhythmias’ Database System ». International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing 16 (26 juillet 2022) : 1074–83. http://dx.doi.org/10.46300/9106.2022.16.130.
Texte intégralChintalapati, Usha Kumari, Md Aqeel Manzar, Tarun Varma N, Reethika A, Priya Samhitha B, Rohitha Sivani J, Kamran Ali Mirza et Pranav Kumar S. « Automated Detection of Depolarization and Repolarization of Cardiac Signal for Arrhythmia Classification ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 17, no 02 (12 février 2021) : 173. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v17i02.18955.
Texte intégralMathunjwa, Bhekumuzi M., Yin-Tsong Lin, Chien-Hung Lin, Maysam F. Abbod, Muammar Sadrawi et Jiann-Shing Shieh. « ECG Recurrence Plot-Based Arrhythmia Classification Using Two-Dimensional Deep Residual CNN Features ». Sensors 22, no 4 (20 février 2022) : 1660. http://dx.doi.org/10.3390/s22041660.
Texte intégralAnwar, Syed Muhammad, Maheen Gul, Muhammad Majid et Majdi Alnowami. « Arrhythmia Classification of ECG Signals Using Hybrid Features ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2018 (12 novembre 2018) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2018/1380348.
Texte intégralZHANG, JIA-WEI, XIA LIU et JUN DONG. « CCDD : AN ENHANCED STANDARD ECG DATABASE WITH ITS MANAGEMENT AND ANNOTATION TOOLS ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 21, no 05 (octobre 2012) : 1240020. http://dx.doi.org/10.1142/s0218213012400209.
Texte intégralSoni, Ekta, Arpita Nagpal, Puneet Garg et Plácido Rogerio Pinheiro. « Assessment of Compressed and Decompressed ECG Databases for Telecardiology Applying a Convolution Neural Network ». Electronics 11, no 17 (29 août 2022) : 2708. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11172708.
Texte intégralZhou, Haiying, Xiancheng Zhu, Sishan Wang, Kui Zhou, Zheng Ma, Jian Li, Kun-Mean Hou et Christophe De Vaulx. « A Novel Cardiac Arrhythmias Detection Approach for Real-Time Ambulatory ECG Diagnosis ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 31, no 10 (9 mars 2017) : 1758004. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001417580046.
Texte intégralShadhon Chandra Mohonta et Md. Firoj Ali. « A Novel Approach to Detect Cardiac Arrhythmia Based on Continuous Wavelet Transform and Convolutional Neural Network ». MIST INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY 10 (29 décembre 2022) : 37–41. http://dx.doi.org/10.47981/j.mijst.10(03)2022.341(37-41).
Texte intégralQi, Meng, Hongxiang Shao, Nianfeng Shi, Guoqiang Wang et Yifei Lv. « Arrhythmia classification detection based on multiple electrocardiograms databases ». PLOS ONE 18, no 9 (27 septembre 2023) : e0290995. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0290995.
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Texte intégralWang, Liang-Hung, Ze-Hong Yan, Yi-Ting Yang, Jun-Ying Chen, Tao Yang, I.-Chun Kuo, Patricia Angela R. Abu, Pao-Cheng Huang, Chiung-An Chen et Shih-Lun Chen. « A Classification and Prediction Hybrid Model Construction with the IQPSO-SVM Algorithm for Atrial Fibrillation Arrhythmia ». Sensors 21, no 15 (1 août 2021) : 5222. http://dx.doi.org/10.3390/s21155222.
Texte intégralXiao, Qiao, Khuan Lee, Siti Aisah Mokhtar, Iskasymar Ismail, Ahmad Luqman bin Md Pauzi, Qiuxia Zhang et Poh Ying Lim. « Deep Learning-Based ECG Arrhythmia Classification : A Systematic Review ». Applied Sciences 13, no 8 (14 avril 2023) : 4964. http://dx.doi.org/10.3390/app13084964.
Texte intégralMANDAL, SAURAV, et NABANITA SINHA. « ARRHYTHMIA DIAGNOSIS FROM ECG SIGNAL ANALYSIS USING STATISTICAL FEATURES AND NOVEL CLASSIFICATION METHOD ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 21, no 03 (18 mars 2021) : 2150025. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519421500251.
Texte intégralSarshar, Nazanin Tataei, et Mohammad Mirzaei. « Premature Ventricular Contraction Recognition Based on a Deep Learning Approach ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (26 mars 2022) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1450723.
Texte intégralUllah, Wusat, Imran Siddique, Rana Muhammad Zulqarnain, Mohammad Mahtab Alam, Irfan Ahmad et Usman Ahmad Raza. « Classification of Arrhythmia in Heartbeat Detection Using Deep Learning ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (19 octobre 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/2195922.
Texte intégralBen Itzhak, Sagi, Shir Sharony Ricon, Shany Biton, Joachim A. Behar et Jonathan A. Sobel. « Effect of temporal resolution on the detection of cardiac arrhythmias using HRV features and machine learning ». Physiological Measurement 43, no 4 (28 avril 2022) : 045002. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6579/ac6561.
Texte intégralWilly, Kevin, Julia Köbe, Florian Reinke, Benjamin Rath, Christian Ellermann, Julian Wolfes, Felix K. Wegner et al. « Usefulness of the MADIT-ICD Benefit Score in a Large Mixed Patient Cohort of Primary Prevention of Sudden Cardiac Death ». Journal of Personalized Medicine 12, no 8 (28 juillet 2022) : 1240. http://dx.doi.org/10.3390/jpm12081240.
Texte intégralYang, Xiong, Xin Yu Jin et Jian Feng Shen. « A PVC Identification Method of ECG Signal Based on Improved BPNN ». Applied Mechanics and Materials 738-739 (mars 2015) : 578–81. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.738-739.578.
Texte intégralIlbeigipour, Sadegh, Amir Albadvi et Elham Akhondzadeh Noughabi. « Real-Time Heart Arrhythmia Detection Using Apache Spark Structured Streaming ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (22 avril 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6624829.
Texte intégralTejedor, Javier, David G. Marquez, Constantino A. Garcia et Abraham Otero. « A Tandem Feature Extraction Approach for Arrhythmia Identification ». Electronics 10, no 8 (19 avril 2021) : 976. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10080976.
Texte intégralSATHYAMANGALAM NATARAJAN, SHIVAPPRIYA, ARUN KUMAR SHANMUGAM, JUDE HEMANTH DURAISAMY et HARIKUMAR RAJAGURU. « PREDICTION OF CARDIAC ARRHYTHMIA USING MULTI CLASS CLASSIFIERS BY INCORPORATING WAVELET TRANSFORM BASED FEATURES ». DYNA 97, no 4 (1 juillet 2022) : 418–24. http://dx.doi.org/10.6036/10458.
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