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Zabeeulla, M., C. Sharma et A. Anand. « Early Detection of Heart Disease Using Machine Learning Approach ». CARDIOMETRY, no 26 (1 mars 2023) : 342–47. http://dx.doi.org/10.18137/cardiometry.2023.26.342347.
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Texte intégralAnika et Navpreet Kaur. « A Review on Heart Disease Detection Techniques ». International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering 7, no 7 (30 juillet 2017) : 395. http://dx.doi.org/10.23956/ijarcsse/v7i7/0200.
Texte intégralHanok Hruday Mohan, Yekula, Peddaguravagari Thejaswi et Vanajakshamma. « School Health Screening For Early Detection Of Obesity, Congenital Heart Disease And Rheumatic Heart Disease. » Indian Heart Journal 74 (novembre 2022) : S10—S11. http://dx.doi.org/10.1016/j.ihj.2022.10.164.
Texte intégralKandukuri, Kumar, et A. Sandhya. « Heart Stroke Detection Using KNN Algorithm ». ECS Transactions 107, no 1 (24 avril 2022) : 18385–93. http://dx.doi.org/10.1149/10701.18385ecst.
Texte intégralNagavelli, Umarani, Debabrata Samanta et Partha Chakraborty. « Machine Learning Technology-Based Heart Disease Detection Models ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (27 février 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7351061.
Texte intégralAmit Jain, Suresh Babu Dongala et Aruna Kama. « Heart disease prediction using machine learning techniques ». Open Access Research Journal of Engineering and Technology 3, no 1 (30 juillet 2022) : 001–6. http://dx.doi.org/10.53022/oarjet.2022.3.1.0028.
Texte intégralSingh, Swati, Ankur Kaushal, Shashi Khare et Ashok Kumar. « mga Genosensor for Early Detection of Human Rheumatic Heart Disease ». Applied Biochemistry and Biotechnology 173, no 1 (18 mars 2014) : 228–38. http://dx.doi.org/10.1007/s12010-014-0836-z.
Texte intégralHara, Akira, Masayuki Niwa, Tomohiro Kanayama, Kei Noguchi, Ayumi Niwa, Mikiko Matsuo, Takahiro Kuroda, Yuichiro Hatano, Hideshi Okada et Hiroyuki Tomita. « Galectin-3 : A Potential Prognostic and Diagnostic Marker for Heart Disease and Detection of Early Stage Pathology ». Biomolecules 10, no 9 (4 septembre 2020) : 1277. http://dx.doi.org/10.3390/biom10091277.
Texte intégralCatur Andryani, S.Si., MSc., Dr Nur Afny, Muhamad Femy Mulya, Surnanto Surnanto et M. Rizam Kusfandi. « Rancang Bangun Purwarupa Aplikasi Deteksi Dini Penyakit Jantung Berbasis Case Base Reasoning dengan Keamanan Data ». Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) 5, no 1 (30 septembre 2021) : 66–73. http://dx.doi.org/10.47970/siskom-kb.v5i1.230.
Texte intégralMuhammad, Yar, Moteeb Almoteri, Hana Mujlid, Abdulrhman Alharbi, Fahad Alqurashi, Ashit Kumar Dutta, Sultan Almotairi et Hamad Almohamedh. « An ML-Enabled Internet of Things Framework for Early Detection of Heart Disease ». BioMed Research International 2022 (21 septembre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3372296.
Texte intégralHartge, David R., Jan Weichert, Martin Krapp, Ute Germer, Ulrich Gembruch et Roland Axt-Fliedner. « Results of early foetal echocardiography and cumulative detection rate of congenital heart disease ». Cardiology in the Young 21, no 5 (13 mai 2011) : 505–17. http://dx.doi.org/10.1017/s1047951111000345.
Texte intégralSantalova, Galina V., Andrei A. Garanin, Petr A. Lebedev, Maksim E. Kuzin et Olga V. Tereshina. « Promising approaches to early diagnosis of chronic rheumatic heart disease ». Science and Innovations in Medicine 7, no 3 (4 septembre 2022) : 170–75. http://dx.doi.org/10.35693/2500-1388-2022-7-3-170-175.
Texte intégralArooj, Sadia, Saif ur Rehman, Azhar Imran, Abdullah Almuhaimeed, A. Khuzaim Alzahrani et Abdulkareem Alzahrani. « A Deep Convolutional Neural Network for the Early Detection of Heart Disease ». Biomedicines 10, no 11 (3 novembre 2022) : 2796. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10112796.
Texte intégralHamad, Aqeel, et Ammar Jasim. « Heart disease diagnosis based on deep learning network ». Open Journal of Science and Technology 4, no 1 (7 mars 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.31580/ojst.v4i1.1186.
Texte intégralWillim, Herick Alvenus, Cristianto et Alice Inda Supit. « Critical Congenital Heart Disease in Newborn : Early Detection, Diagnosis, and Management ». Bioscientia Medicina : Journal of Biomedicine and Translational Research 5, no 1 (15 décembre 2020) : 107–16. http://dx.doi.org/10.32539/bsm.v5i1.180.
Texte intégralBabu, Gokulnath Chandra, et Shantharajah S. P. « Remote Health Patient Monitoring System for Early Detection of Heart Disease ». International Journal of Grid and High Performance Computing 13, no 2 (avril 2021) : 118–30. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.2021040107.
Texte intégralKrithiga, B., P. Sabari, I. Jayasri et I. Anjali. « Early detection of Coronary Heart Disease by using Naive Bayes Algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 1717 (janvier 2021) : 012040. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1717/1/012040.
Texte intégralWATTS, Gerald F., et Thomas H. MARWICK. « Ventricular dysfunction in early diabetic heart disease : detection, mechanisms and significance ». Clinical Science 105, no 5 (1 novembre 2003) : 537–40. http://dx.doi.org/10.1042/cs20030211.
Texte intégralAshraf, Haroon. « Early detection of heart disease in patients with type-I diabetes ». Lancet 356, no 9231 (août 2000) : 741. http://dx.doi.org/10.1016/s0140-6736(05)73643-6.
Texte intégralWatanabe, Shigeyuki, et Satsuki Yamada. « Magnetocardiography in Early Detection of Electromagnetic Abnormality in Ischemic Heart Disease ». Journal of Arrhythmia 24, no 1 (2008) : 4–17. http://dx.doi.org/10.1016/s1880-4276(08)80002-6.
Texte intégralYogibuana Swastika Putri, Valerinna. « Early Detection of Congenital Heart Disease in Pregnant Young Women at Risk ». Heart Science Journal 03, no 03 (1 juillet 2022) : 1–3. http://dx.doi.org/10.21776/ub.hsj.2022.003.03.1.
Texte intégralKumar, Naresh, Nripendra Narayan Das, Deepali Gupta, Kamali Gupta et Jatin Bindra. « Efficient Automated Disease Diagnosis Using Machine Learning Models ». Journal of Healthcare Engineering 2021 (4 mai 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9983652.
Texte intégralNguyen, Timothy, et Zhe (Amy) Wang. « Cardiovascular Screening and Early Detection of Heart Disease in Adults With Chronic Kidney Disease ». Journal for Nurse Practitioners 15, no 1 (janvier 2019) : 34–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.nurpra.2018.08.004.
Texte intégralTitma, T., U. Günther, C. Ludwig, M. Pikta, G. Zemtsovskaja, M. Viigimaa et A. Samoson. « The metabolic pattern could be used for early detection of stable ischemic heart disease and hypertensive heart disease ». Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 66 (juillet 2018) : S328. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2018.05.243.
Texte intégralHawal, Mr Sumit, et Dr Sandeep Dwarkanath Pande. « Predicting Heart Disease at Early Stages using Machine Learning : A Survey ». Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, no 09 (24 septembre 2021) : 1178–81. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/09662.
Texte intégralMarijon, Eloi, et Xavier Jouven. « Early Detection of Rheumatic Heart Disease and Prevention of Heart Failure in Sub-Saharan Africa ». Journal of the American College of Cardiology 51, no 11 (mars 2008) : 1125–26. http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2007.11.056.
Texte intégralK.S, Anjana. « Heart Disease Prediction System ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 9 (30 septembre 2021) : 1861–65. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.38230.
Texte intégralC, Arjun, Anusha A, Meghana K, Nireeksha Amin et Dr Pradeep B S. « PREDICTING CANCER AND HEART DISEASE AT EARLY STAGES USING MACHINE LEARNING ». International Journal of Innovative Research in Advanced Engineering 9, no 5 (31 mai 2022) : 105–9. http://dx.doi.org/10.26562/ijirae.2022.v0905.001.
Texte intégralSingh, Swati, Ankur Kaushal et Ashok Kumar. « Recent advances in sensors for early detection of pathogens causing rheumatic heart disease ». Sensor Review 38, no 1 (15 janvier 2018) : 92–98. http://dx.doi.org/10.1108/sr-06-2017-0094.
Texte intégralPetropoulos, Andreas. « Prevention and Early Detection of Congenital Heart Defects. Where do we stand. » EURASIAN JOURNAL OF CLINICAL SCIENCES 1, no 4 (8 avril 2021) : 1–6. http://dx.doi.org/10.28942/ejcs.v1i4.41.
Texte intégralPetropoulos, Andreas. « Prevention and Early Detection of Congenital Heart Defects. Where do we stand. » EURASIAN JOURNAL OF CLINICAL SCIENCES 1, no 5 (12 septembre 2018) : 1–6. http://dx.doi.org/10.28942/ejcs.v1i5.41.
Texte intégralJorquera-Chavez, Maria, Sigfredo Fuentes, Frank R. Dunshea, Robyn D. Warner, Tomas Poblete, Rebecca S. Morrison et Ellen C. Jongman. « Remotely Sensed Imagery for Early Detection of Respiratory Disease in Pigs : A Pilot Study ». Animals 10, no 3 (9 mars 2020) : 451. http://dx.doi.org/10.3390/ani10030451.
Texte intégralSelvan, Saravana, S. John Justin Thangaraj, J. Samson Isaac, T. Benil, K. Muthulakshmi, Hesham S. Almoallim, Sulaiman Ali Alharbi, R. R. Kumar et Sojan Palukaran Thimothy. « An Image Processing Approach for Detection of Prenatal Heart Disease ». BioMed Research International 2022 (2 août 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2003184.
Texte intégralPetrovic, Dejan, Vladimir Miloradovic, Mileta Poskurica et Biljana Stojimirovic. « Heart failure in haemodialysis patients : Evaluation and treatment ». Srpski arhiv za celokupno lekarstvo 139, no 3-4 (2011) : 248–55. http://dx.doi.org/10.2298/sarh1104248p.
Texte intégralP, Ajaay Krishna, Akhilesh R, Aravind C J et Dr K. Rama Abirami. « Early Prediction of Cardiac Disease using Expert Systems ». International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) 11, no 1 (30 mai 2022) : 140–45. http://dx.doi.org/10.35940/ijrte.a6981.0511122.
Texte intégralHussain, Iftikhar, Huma Qayyum, Raja Rizwan Javed, Farman Hassan et Auliya Ur Rahman. « Detection of Coronary Artery Using Novel Optimized Grid Search-based MLP ». Vol 4 Issue 1 4, no 1 (16 mars 2022) : 276–87. http://dx.doi.org/10.33411/ijist/2022040121.
Texte intégralDwi Andini, Syfa. « Review Analisis Hubungan Penyakit Jantung Koroner Terhadap Risiko Stres ». Cerdika : Jurnal Ilmiah Indonesia 2, no 11 (17 novembre 2022) : 933–37. http://dx.doi.org/10.36418/cerdika.v2i11.471.
Texte intégralASHWORTH, MICHAEL. « FETAL CARDIAC DISEASE : THE PATHOLOGIST'S PERSPECTIVE ». Fetal and Maternal Medicine Review 24, no 2 (mai 2013) : 60–75. http://dx.doi.org/10.1017/s0965539513000053.
Texte intégralTrucco, Sara M., Joaquin Barnoya, Luis Alesandro Larrazabal, Aldo Castañeda et David F. Teitel. « Detection rates of congenital heart disease in Guatemala ». Cardiology in the Young 21, no 2 (8 décembre 2010) : 153–60. http://dx.doi.org/10.1017/s1047951110001617.
Texte intégralMokeddem, Sidahmed, et Baghdad Atmani. « Assessment of Clinical Decision Support Systems for Predicting Coronary Heart Disease ». International Journal of Operations Research and Information Systems 7, no 3 (juillet 2016) : 57–73. http://dx.doi.org/10.4018/ijoris.2016070104.
Texte intégralKumar, Praveen. « Universal Pulse Oximetry Screening for Early Detection of Critical Congenital Heart Disease ». Clinical Medicine Insights : Pediatrics 10 (janvier 2016) : CMPed.S33086. http://dx.doi.org/10.4137/cmped.s33086.
Texte intégralIskandar, Aulia A., et Klaus Schilling. « Real-time Atrial Fibrillation Detection Using Artificial Neural Network on a Wearable Electrocardiogram ». ICONIET PROCEEDING 2, no 3 (13 février 2019) : 144–50. http://dx.doi.org/10.33555/iconiet.v2i3.26.
Texte intégralG O, Apoorva, et Vishwas C N. « Machine Learning Based Heart Disease Prediction System ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 2 (28 février 2023) : 1502–10. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.49304.
Texte intégralLetourneau, Karen M., David Horne, Reeni N. Soni, Keith R. McDonald, Fern C. Karlicki et Randy R. Fransoo. « Advancing Prenatal Detection of Congenital Heart Disease : A Novel Screening Protocol Improves Early Diagnosis of Complex Congenital Heart Disease ». Journal of Ultrasound in Medicine 37, no 5 (13 octobre 2017) : 1073–79. http://dx.doi.org/10.1002/jum.14453.
Texte intégralBisgin, Pinar, Tom Strube, Jasmin Henze, Ingrid Ljungvall, Jens Häggström, Gerhard Wess, Julia Stadler, Christoph Schummer, Sven Meister et Falk Maria Howar. « Thrilling AI – A novel, signal-based digital biomarker for diagnosing canine heart diseases ». Current Directions in Biomedical Engineering 8, no 2 (1 août 2022) : 765–68. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2022-1195.
Texte intégralGómez-Gutiérrez, René, Héctor Cruz-Camino, Consuelo Cantú-Reyna, Adrián Martínez-Cervantes, Diana Laura Vazquez-Cantu, Verónica Rivas-Soriano, Eduardo Vargas-Betancourt et Cecilia Britton-Robles. « Early detection of and intervention for two newborns with critical congenital heart disease using a specialized device as part of a screening system ». SAGE Open Medical Case Reports 8 (janvier 2020) : 2050313X2092604. http://dx.doi.org/10.1177/2050313x20926041.
Texte intégralAlqahtani, Abdullah, Shtwai Alsubai, Mohemmed Sha, Lucia Vilcekova et Talha Javed. « Cardiovascular Disease Detection using Ensemble Learning ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (16 août 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5267498.
Texte intégralGulfam Ahmad, Hafiz, et Muhammad Jasim Shah. « PREDICTION OF CARDIOVASCULAR DISEASES (CVDS) USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES IN HEALTH CARE CENTERS ». Azerbaijan Journal of High Performance Computing 4, no 2 (31 décembre 2021) : 267–79. http://dx.doi.org/10.32010/26166127.2021.4.2.267.279.
Texte intégralAsmare, Melkamu Hunegnaw, Benjamin Filtjens, Frehiwot Woldehanna, Luc Janssens et Bart Vanrumste. « Rheumatic Heart Disease Screening Based on Phonocardiogram ». Sensors 21, no 19 (30 septembre 2021) : 6558. http://dx.doi.org/10.3390/s21196558.
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