Articles de revues sur le sujet « ELECTROCARDIOGRAM FEATURES »
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Filatova, Anna Yevhenivna, Anatoliy Ivanovych Povoroznyuk, Bohdan Petrovych Nosachenko et Mohamad Fahs. « Synthesis of an integral signal for solving the problem of morphological analysis of electrocardiograms ». Herald of Advanced Information Technology 5, no 4 (28 décembre 2022) : 263–74. http://dx.doi.org/10.15276/hait.05.2022.19.
Texte intégralMadias, John E. « Electrocardiogram features predictive of takotsubo syndrome ». Clinical Research in Cardiology 108, no 2 (26 juillet 2018) : 221. http://dx.doi.org/10.1007/s00392-018-1338-8.
Texte intégralYang, Xiao, et Zhong Ji. « Automatic Classification Method of Arrhythmias Based on 12-Lead Electrocardiogram ». Sensors 23, no 9 (28 avril 2023) : 4372. http://dx.doi.org/10.3390/s23094372.
Texte intégralSingh, Yogendra Narain, et Sanjay Kumar Singh. « Identifying Individuals Using Eigenbeat Features of Electrocardiogram ». Journal of Engineering 2013 (2013) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2013/539284.
Texte intégralWu, Shun-Chi, Peng-Tzu Chen et Jui-Hsuan Hsieh. « Spatiotemporal features of electrocardiogram for biometric recognition ». Multidimensional Systems and Signal Processing 30, no 2 (1 juin 2018) : 989–1007. http://dx.doi.org/10.1007/s11045-018-0593-1.
Texte intégralAl-Yarimi, Fuad Ali Mohammed, Nabil Mohammed Ali Munassar et Fahd N. Al-Wesabi. « Electrocardiogram stream level correlated patterns as features to classify heartbeats for arrhythmia prediction ». Data Technologies and Applications 54, no 5 (26 octobre 2020) : 685–701. http://dx.doi.org/10.1108/dta-03-2020-0076.
Texte intégralDAS, MANAB KUMAR, et SAMIT ARI. « ELECTROCARDIOGRAM BEAT CLASSIFICATION USING S-TRANSFORM BASED FEATURE SET ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 14, no 05 (août 2014) : 1450066. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519414500663.
Texte intégralJang, Jong-Hwan, Tae Young Kim, Hong-Seok Lim et Dukyong Yoon. « Unsupervised feature learning for electrocardiogram data using the convolutional variational autoencoder ». PLOS ONE 16, no 12 (1 décembre 2021) : e0260612. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0260612.
Texte intégralA. Elsayed, Hend, Ahmed F. Abed et Shawkat K. Guirguis. « Comparative Features Extraction Techniques for Electrocardiogram Images Regression ». Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology 14, no 4 (15 avril 2017) : 132–36. http://dx.doi.org/10.19026/rjaset.14.4156.
Texte intégralIllig, David, Aaron Lewicke et Stephanie Schuckers. « Electrocardiogram features for detection of abnormal cardiac events ». Journal of Electrocardiology 43, no 6 (novembre 2010) : 642–43. http://dx.doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2010.10.009.
Texte intégralZawadzki, Jacek, Aleksandra Gajek, Jakub Adamowicz, Jacek Gajek, Agnieszka Sławuta, Piotr Strózik, Bartek Skonieczny et Agnieszka Szczepaniak. « The specific His-bundle pacing features in electrocardiogram ». Journal of Electrocardiology 51, no 6 (novembre 2018) : 1171. http://dx.doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2018.10.038.
Texte intégralZawadzki, Jacek, Aleksandra Gajek, Jakub Adamowicz, Jacek Gajek, Agnieszka Sławuta, Piotr Strózik, Bartek Skonieczny et Agnieszka Szczepaniak. « The specific His-bundle pacing features in electrocardiogram ». Journal of Electrocardiology 53 (mars 2019) : e11. http://dx.doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2019.01.040.
Texte intégralSyarief, Mohammad, Mulaab Mulaab et Husni Husni. « THE IMPACT OF FEATURE SELECTION ON THE PROBABILISTIC MODEL ON ARRHYTHMIA DIAGNOSIS ». International Journal of Science, Engineering and Information Technology 6, no 2 (31 juillet 2022) : 296–302. http://dx.doi.org/10.21107/ijseit.v6i2.15265.
Texte intégralGimayev, R. Kh, V. I. Ruzov, V. A. Razin et E. E. Yudina. « Gender-age features of cardiac electrophysiological changes IN patients with arterial hypertension. » "Arterial’naya Gipertenziya" ("Arterial Hypertension") 15, no 1 (28 février 2009) : 57–64. http://dx.doi.org/10.18705/1607-419x-2009-15-1-57-64.
Texte intégralBernardini, Andrea, Lia Crotti, Iacopo Olivotto et Franco Cecchi. « Diagnostic and prognostic electrocardiographic features in patients with hypertrophic cardiomyopathy ». European Heart Journal Supplements 25, Supplement_C (26 avril 2023) : C173—C178. http://dx.doi.org/10.1093/eurheartjsupp/suad074.
Texte intégralCLAYTON, R. H., A. MURRAY et R. W. F. CAMPBELL. « Objective features of the surface electrocardiogram during ventricular tachyarrhythmias ». European Heart Journal 16, no 8 (août 1995) : 1115–19. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordjournals.eurheartj.a061055.
Texte intégralSree Janani, KK, et RS Sabeenian. « Transfer learning-based electrocardiogram classification using wavelet scattered features ». Biomedical and Biotechnology Research Journal (BBRJ) 7, no 1 (2023) : 52. http://dx.doi.org/10.4103/bbrj.bbrj_341_22.
Texte intégralNagarakanti, Rangadham, et Kavin Raj. « Wide Complex Tachycardia in Arrhythmogenic Right Ventricular Cardiomyopathy : Electrocardiogramand Intracardiac Electrogram Features ». Indian Journal of Clinical Cardiology 3, no 1 (21 février 2022) : 47–50. http://dx.doi.org/10.1177/26324636221080595.
Texte intégralKossaify, Antoine, Nadir Saoudi et Sami Succar. « Electrocardiographic Characteristics of Ventricular Arrhythmia Originating from the Left Coronary Cusp ». Case Reports in Medicine 2011 (2011) : 1–2. http://dx.doi.org/10.1155/2011/935951.
Texte intégralHAGIWARA, YUKI, et OLIVER FAUST. « NONLINEAR ANALYSIS OF CORONARY ARTERY DISEASE, MYOCARDIAL INFARCTION, AND NORMAL ECG SIGNALS ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 17, no 07 (novembre 2017) : 1740006. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519417400061.
Texte intégralHanis Hussin, Amerah, Ahmad Syukri Abdul Aziz et Megat Syahirul Amin Megat Ali. « Profiling of Myocardial Infarction History from Electrocardiogram using Artificial Neural Network ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 4.11 (2 octobre 2018) : 236. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i4.11.20814.
Texte intégralHanis Hussin, Amerah, Ahmad Syukri Abdul Aziz et Megat Syahirul Amin Megat Ali. « Profiling of Myocardial Infarction History from Electrocardiogram using Artificial Neural Network ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 4.11 (2 octobre 2018) : 276. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i4.11.21392.
Texte intégralAhmad Khorsheed, Eman. « Detection of Abnormal electrocardiograms Based on Various Feature Extraction methods ». Academic Journal of Nawroz University 12, no 3 (2 juillet 2023) : 111–19. http://dx.doi.org/10.25007/ajnu.v12n3a1818.
Texte intégralKozhevnikova, Olga V., Eka A. Abashidze, Andrey P. Fisenko, Elina E. Akhmedova, Olga S. Logacheva, Anton S. Balabanov, Aleksandra E. Paltseva et al. « Features of electrocardiogram in school-age children with COVID-19 ». Russian Pediatric Journal 24, no 6 (19 janvier 2022) : 372–80. http://dx.doi.org/10.46563/1560-9561-2021-24-6-372-380.
Texte intégralShuvalova, N. V., G. L. Drandrov, S. V. Lezhenina, A. V. Karpunina, A. V. Moskovskiy, K. A. Malova et A. V. Rybin. « SOME PHYSIOLOGICAL FEATURES OF ELECTROCARDIOGRAM INDICATORS IN ATHLETES IN ADOLESCENCE ». Современные проблемы науки и образования (Modern Problems of Science and Education), no 3 2020 (2020) : 80. http://dx.doi.org/10.17513/spno.29902.
Texte intégralAugustyniak, Piotr. « Adaptive Sampling of the Electrocardiogram Based on Generalized Perceptual Features ». Sensors 20, no 2 (9 janvier 2020) : 373. http://dx.doi.org/10.3390/s20020373.
Texte intégralThach, Terence Huy, Sarah Blissett et Matthew Sibbald. « Worked examples for teaching electrocardiogram interpretation : Salient or discriminatory features ? » Medical Education 54, no 8 (23 mars 2020) : 720–26. http://dx.doi.org/10.1111/medu.14066.
Texte intégralIbiyemi, T. S. « A Novel Data Compression Technique for Electrocardiogram Classification ». Engineering in Medicine 15, no 1 (janvier 1986) : 35–38. http://dx.doi.org/10.1243/emed_jour_1986_015_010_02.
Texte intégralBelle, Ashwin, Rosalyn Hobson Hargraves et Kayvan Najarian. « An Automated Optimal Engagement and Attention Detection System Using Electrocardiogram ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2012 (2012) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2012/528781.
Texte intégralJain, Paras, CH N. V. S. Praneeth, Iragavarapu Kannan, Potluri Harsha Sai et Jaba Deva Krupa Abel. « Electrocardiogram Beat Classification Using Data Filtration Technique and Support Vector Machine ». Journal of Computational and Theoretical Nanoscience 17, no 8 (1 août 2020) : 3613–20. http://dx.doi.org/10.1166/jctn.2020.9240.
Texte intégralGraupe, D., M. H. Graupe, Y. Zhong et R. K. Jackson. « Blind adaptive filtering for non-invasive extraction of the fetal electrocardiogram and its non-stationarities ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H : Journal of Engineering in Medicine 222, no 8 (1 novembre 2008) : 1221–34. http://dx.doi.org/10.1243/09544119jeim417.
Texte intégralSayed Ismail, Sharifah Noor Masidayu, Nor Azlina Ab. Aziz, Siti Zainab Ibrahim, Sophan Wahyudi Nawawi, Salem Alelyani, Mohamed Mohana et Lee Chia Chun. « Evaluation of electrocardiogram : numerical vs. image data for emotion recognition system ». F1000Research 10 (30 mai 2022) : 1114. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.73255.2.
Texte intégralSayed Ismail, Sharifah Noor Masidayu, Nor Azlina Ab. Aziz, Siti Zainab Ibrahim, Sophan Wahyudi Nawawi, Salem Alelyani, Mohamed Mohana et Lee Chia Chun. « Evaluation of electrocardiogram : numerical vs. image data for emotion recognition system ». F1000Research 10 (4 novembre 2021) : 1114. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.73255.1.
Texte intégralLee, Kar Fye Alvin, Elliot Chan, Josip Car, Woon-Seng Gan et Georgios Christopoulos. « Lowering the Sampling Rate : Heart Rate Response during Cognitive Fatigue ». Biosensors 12, no 5 (10 mai 2022) : 315. http://dx.doi.org/10.3390/bios12050315.
Texte intégralVolobuev, A., P. Romanchuk, I. Davydkin et M. Dmitrieva. « Some features of the reflection of myocardial ischemia on the electrocardiogram ». Vrach 31, no 10 (2020) : 19–21. http://dx.doi.org/10.29296/25877305-2020-10-03.
Texte intégralLi, Hongzu, et Pierre Boulanger. « Structural Anomalies Detection from Electrocardiogram (ECG) with Spectrogram and Handcrafted Features ». Sensors 22, no 7 (23 mars 2022) : 2467. http://dx.doi.org/10.3390/s22072467.
Texte intégralRohan, Remalli, D. Santhosh Kumar et Srinivasa Rao Patri. « Various Methods for Identification of Obstructive Sleep Apnea Using Electrocardiogram Features ». Journal of scientific research 64, no 01 (2020) : 169–277. http://dx.doi.org/10.37398/jsr.2020.640151.
Texte intégralNanjundegowda, Raghu, et Vaibhav Meshram. « Arrhythmia Detection Based on Hybrid Features of T-wave in Electrocardiogram ». International Journal of Intelligent Engineering and Systems 11, no 1 (28 février 2018) : 153–62. http://dx.doi.org/10.22266/ijies2018.0228.16.
Texte intégralNIEUWENHUIZEN, C. L. C., H. A. Ph HARTOG et E. MATTHIJSSEN. « New diagnostic features in the four lead electrocardiogram of angina pectoris. » Acta Medica Scandinavica 98, no 6 (24 avril 2009) : 468–99. http://dx.doi.org/10.1111/j.0954-6820.1939.tb11023.x.
Texte intégralJuanni, Hou, Dachun Yang, De Li et Haifeng Pei. « GW27-e0593 New features of electrocardiogram in arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy ». Journal of the American College of Cardiology 68, no 16 (octobre 2016) : C118. http://dx.doi.org/10.1016/j.jacc.2016.07.465.
Texte intégralXue, Joel. « New morphology features of pediatric long-QT electrocardiogram by signal decomposition ». Journal of Electrocardiology 38, no 4 (octobre 2005) : 38–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.jelectrocard.2005.06.053.
Texte intégralZadeh, Ataollah Ebrahim, Ali Khazaee et Vahid Ranaee. « Classification of the electrocardiogram signals using supervised classifiers and efficient features ». Computer Methods and Programs in Biomedicine 99, no 2 (août 2010) : 179–94. http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2010.04.013.
Texte intégralAarathi, S., et Dr S. Vasundra. « Regression Heuristics by Optimal Tridimensional Features of Electrocardiogram for Arrhythmia Detection ». International Journal of Engineering and Advanced Technology 9, no 1s5 (30 décembre 2019) : 147–58. http://dx.doi.org/10.35940/ijeat.a1036.1291s519.
Texte intégralRajani, A. « Denoising of ECG Signal using UFIR Smoothing with Notch Filter ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 12 (31 décembre 2021) : 2115–22. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39687.
Texte intégralVakhnenko, Yu V., I. E. Dorovskikh, E. N. Gordienko et M. A. Chernykh. « Some topical aspects of the problem of "athlete’s heart" (review). Part II ». Bulletin Physiology and Pathology of Respiration, no 79 (2 avril 2021) : 127–40. http://dx.doi.org/10.36604/1998-5029-2021-79-127-140.
Texte intégralSharma, Pragya, Zijing Zhang, Thomas B. Conroy, Xiaonan Hui et Edwin C. Kan. « Attention Detection by Heartbeat and Respiratory Features from Radio-Frequency Sensor ». Sensors 22, no 20 (21 octobre 2022) : 8047. http://dx.doi.org/10.3390/s22208047.
Texte intégralCrescenzi, Cinzia, Elisa Silvetti, Fabiana Romeo, Annamaria Martino, Edoardo Bressi, Germana Panattoni, Matteo Stefanini et al. « The electrocardiogram in non-ischaemic-dilated cardiomyopathy ». European Heart Journal Supplements 25, Supplement_C (26 avril 2023) : C179—C184. http://dx.doi.org/10.1093/eurheartjsupp/suad043.
Texte intégralMohebbanaaz, Mohebbanaaz, Y. Padma Sai et L. V. Rajani Kumari. « Detection of cardiac arrhythmia using deep CNN and optimized SVM ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 24, no 1 (1 octobre 2021) : 217. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v24.i1.pp217-225.
Texte intégralSUCHETHA, M., et N. KUMARAVEL. « CLASSIFICATION OF ARRHYTHMIA IN ELECTROCARDIOGRAM USING EMD BASED FEATURES AND SUPPORT VECTOR MACHINE WITH MARGIN SAMPLING ». International Journal of Computational Intelligence and Applications 12, no 03 (septembre 2013) : 1350015. http://dx.doi.org/10.1142/s1469026813500156.
Texte intégralDas, Manab Kumar, et Samit Ari. « ECG Beats Classification Using Mixture of Features ». International Scholarly Research Notices 2014 (17 septembre 2014) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2014/178436.
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