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    Prediction of heart failure patients with distinct left ventricular ejection fraction levels using circadian ECG features and machine learning
    Al Younis, Sona M. ; Hadjileontiadis, Leontios J. ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 19 (2024-05-13), Heft 5, S. e0302639
    Online academicJournal
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    Volltext (PDF)
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    An improved method to detect arrhythmia using ensemble learning-based model in multi lead electrocardiogram (ECG)
    Mandala, Satria ; Rizal, Ardian ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 19 (2024-04-09), Heft 4, S. e0297551
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Diagnostic accuracy of digital technologies compared with 12-lead ECG in the diagnosis of atrial fibrillation in adults: A protocol for a systematic review
    Sheron, Vethanayagam Antony ; Surenthirakumaran, Rajendra ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 19 (2024-05-08), Heft 5, S. e0301729
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    New Findings in Arrhythmia Described from Wuhan University of Technology (12-lead Ecg Signal Classification for Detecting Ecg Arrhythmia Via an Information Bottleneck-based Multi-scale Network)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-13, S. 2786
    serialPeriodical
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    Investigating automated regression models for estimating left ventricular ejection fraction levels in heart failure patients using circadian ECG features
    Al Younis, Sona M. ; Hadjileontiadis, Leontios J. ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 18 (2023-12-11), Heft 12, S. e0295653
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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    Research from National University of Science and Technology (NUST) Yields New Study Findings on Cardiac Arrhythmias (Cardiac Arrhythmia Classification Using Advanced Deep Learning Techniques on Digitized ECG Datasets)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-05-04, S. 3580
    serialPeriodical
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    Recent Findings in Arrhythmia Described by Researchers from Shanghai Jiao Tong University (Pruned Lightweight Neural Networks for Arrhythmia Classification With Clinical 12-lead Ecgs)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-27, S. 3230
    serialPeriodical
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    New Findings from Shandong University in Heart Attack Provides New Insights (Multiscale Joint Recurrence Quantification Analysis Integrating Ecg Spatiotemporal and Dynamic Information for Cardiopathy Detection)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-27, S. 2568
    serialPeriodical
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    New Artificial Intelligence Findings from Faculty of Biomedical Engineering Described (An artificial-intelligence enabled Holter algorithm to identify patients with ventricular tachycardia by analyzing their ECG during sinus rhythm)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-27, S. 2248
    serialPeriodical
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    Reports Summarize Obesity, Fitness and Wellness Study Results from Huaihua University (Attention-based Residual Dense Shrinkage Network for Ecg Denoising)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-27, S. 3466
    serialPeriodical
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    Skane University Hospital Researchers Focus on Tetralogy of Fallot (Longitudinal ECG changes in tetralogy of Fallot and association with surgical repair)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-20, S. 1170
    serialPeriodical
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    Artificial Intelligence for Outpatient Hemodynamic Monitoring with a Wearable ECG Monitor
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-20, S. 502
    serialPeriodical
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    Ain Shams University Researchers Have Published New Study Findings on Heart Failure [Unlocking the potential of sacubitril/valsartan therapy in improving ECG and echocardiographic parameters in heart failure patients with reduced ejection ...]
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-20, S. 466
    serialPeriodical
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    Mayo Clinic Researchers Add New Findings in the Area of Artificial Intelligence [Artificial intelligence-enabled electrocardiogram (AI-ECG) does not predict atrial fibrillation following patent foramen ovale closure]
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-13, S. 2674
    serialPeriodical
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    Estimating Ejection Fraction from the 12 Lead ECG among Patients with Acute Heart Failure
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-13, S. 1623
    serialPeriodical
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    Data on Cardiovascular Diseases and Conditions Reported by Researchers at Zhejiang University of Technology (A New Intelligent Ecg Recognition Approach Based On Cnn and Improved Alo-svm)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-13, S. 985
    serialPeriodical
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    Assessing the Performance of Zero-Shot Visual Question Answering in Multimodal Large Language Models for 12-Lead ECG Image Interpretation
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-13, S. 858
    serialPeriodical
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    Reports Outline Cardiovascular Diseases and Conditions Study Findings from Jadavpur University (Prediction of Ecg Fiducial Parameters From Ppg Signals for the Analysis of Cardiovascular Diseases: a Novel Gaussian Process Regression-based ...)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-04-06, S. 3468
    serialPeriodical
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    New Findings in Arrhythmia Described from MacKay Memorial Hospital (An Arrhythmia classification approach via deep learning using single-lead ECG without QRS wave detection)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-03-30, S. 2568
    serialPeriodical
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    Investigators from Huazhong University of Science and Technology Zero in on Cardiovascular Diseases and Conditions (Co-learning-assisted Progressive Dense Fusion Network for Cardiovascular Disease Detection Using Ecg and Pcg Signals)
    In: Obesity, Fitness & Wellness Week, 2024-03-23, S. 2251
    serialPeriodical
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