机译:深度神经网络可以预测来自12引导ECG的新出现的心房颤动,并有助于识别风险与心房颤动相关的中风的风险
机译:使用深神经网络精确地检测来自12引导ECG的心房颤动
机译:对有关“非瓣膜性房颤患者中风和全身性栓塞的预测指标:肾功能不全:ROCKET AF(Rivaroxaban每日一次,口服,直接因素)中的R(2)CHADS(2)指数的验证的答复Xa抑制与维生素K拮抗剂在房颤预防卒中和栓塞试验中的比较以及ATRIA(房颤的抗凝和危险因素)研究队列”
机译:Acostolakis等人关于文章的信,“肾功能障碍是非衰弱性心房颤动患者中风和全身栓塞的预测因子:验证R(2)牧草(2)指数在火箭AF中的指数(Rivaroxaban曾经每日,口服, 与维生素K拮抗剂相比,直接因子XA抑制预防心房颤动中的中风和栓塞试验)和阿里亚(心房颤动的抗凝和危险因素)研究队列“
机译:数据增强对使用短神经网络的短单导联心电信号心房颤动分类的影响
机译:进行预过滤,以改进宽带振荡瞬态的未知和已知源相关性检测,并使用特征提取和汉明神经网络预测阵发性房颤的发作。
机译:在心房颤动的诊断中用于12导联心电图解释的深层神经网络优于传统算法并且其医师已将其过高理解
机译:回应关于物品的信,“肾功能障碍是非衰弱性心房颤动患者中风和全身栓塞的预测因子:验证R 2 Chads 2指数在火箭AF中(rivaroxaban曾经每日,口服,直接因子XA抑制相比维生素K对患者预防心房颤动的卒中和栓塞试验的拮抗剂)和Atria(心房颤动的抗凝和危险因素)研究队列“