Derniers articles pour ECG

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des signaux en séparant les sauts et les oscillations.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la confidentialité et la qualité des données ECG.

Une nouvelle méthode transforme les données ECG à une seule dérivation en lectures complètes à 12 dérivations.

Examiner comment le diabète de type 2 affecte la fonction et la structure du cœur.

KEED améliore l'analyse des signaux ECG en identifiant avec précision les ondes cardiaques clés.

Des modèles avancés prédisent des problèmes cardiaques en utilisant des signaux PPG et ECG.

Des recherches lient la performance cardiaque aux mesures de flux sanguin oculaire.

Examiner les menaces pour la vie privée que posent les données ECG dans le secteur de la santé.

ECG-FM utilise l'IA pour améliorer l'analyse des ECG pour de meilleures évaluations de la santé cardiaque.

Une nouvelle méthode de modélisation de l'ECG utilisant des approches mathématiques améliore l'analyse des signaux cardiaques.

De nouvelles recherches utilisent des données ECG pour estimer les valeurs de laboratoire de manière non invasive.

Une nouvelle méthode améliore la surveillance cardiaque grâce à la technologie ECG intra-auriculaire.

Une nouvelle technique d'analyse vidéo capture efficacement les signaux cardiaques sans capteurs.

Un nouveau modèle génère des signaux synthétiques pour une meilleure analyse des données de santé.

Une étude présente une approche automatisée pour améliorer le placement des électrodes ECG en utilisant des données IRM.

Une nouvelle approche pour suivre les fréquences cardiaques en utilisant la technologie neuromorphique.

Une étude met en avant le potentiel des montres connectées pour détecter les irrégularités du rythme cardiaque.

Une nouvelle méthode améliore la création de rapports ECG et les réponses aux questions grâce à l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle améliore l'analyse ECG en intégrant une classification précise et une estimation d'incertitude.

L'IA offre de l'espoir pour la détection précoce d'une grave maladie cardiaque.

Une base de données ECG complète pour étudier la santé cardiaque au fil du temps.

Les méthodes d'IA améliorent l'analyse des signaux biomédicaux pour des infos santé plus précises.

Une nouvelle méthode améliore l'exactitude de l'ECG tout en réduisant la complexité.

Une étude révèle que les parfums de lavande et de pierre africaine peuvent influencer les niveaux d'anxiété.

Une nouvelle approche pour l'interprétation des ECG en utilisant un modèle de Transformer hiérarchique.

Découvrez les complexités de la non-compaction du ventricule gauche et ses effets sur la santé du cœur.

Un meilleur ensemble de données améliore l'analyse ECG pour la santé cardiaque.

Utiliser l'apprentissage multimodal pour détecter tôt les maladies cardiaques.

Une nouvelle approche pour diagnostiquer l'hypertrophie ventriculaire gauche en utilisant des techniques innovantes.

Nouvelles techniques d'IA améliorent l'interprétation des données cardiaques pour un meilleur soin des patients.

Les dispositifs portables aident à surveiller et détecter les problèmes cardiaques efficacement.

Découvre comment HuBERT-ECG améliore le diagnostic cardiaque grâce à la technologie de deep learning.

Des recherches montrent que les ECG peuvent prédire les valeurs de santé en laboratoire sans aiguilles.

MSEMG nettoie efficacement les signaux sEMG, améliorant la clarté et les applications potentielles.

Ce rapport montre comment l'IA améliore la génération de rapports ECG pour un meilleur soin cardiaque.

Une nouvelle méthode utilise les signaux ECG pour classer les étapes du sommeil de manière efficace.

Utiliser des données ECG pour améliorer la détection des maladies du foie grâce à l'apprentissage automatique.

Découvrez comment les ECG peuvent aider à diagnostiquer les néoplasmes de manière efficace et non invasive.

Un nouvel outil simplifie l'interprétation des ECG grâce à une technologie avancée.

Des modèles d'IA utilisant des ECG portables peuvent repérer le risque d'insuffisance cardiaque dans les communautés.