- -

Diseño y desarrollo de un modelo de predicción de la recurrencia de pacientes con fibrilación auricular a partir de perfiles de temperatura tras crioablación con balón y técnicas de aprendizaje automático

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Diseño y desarrollo de un modelo de predicción de la recurrencia de pacientes con fibrilación auricular a partir de perfiles de temperatura tras crioablación con balón y técnicas de aprendizaje automático

Mostrar el registro completo del ítem

Kriksciunaite, R. (2020). Diseño y desarrollo de un modelo de predicción de la recurrencia de pacientes con fibrilación auricular a partir de perfiles de temperatura tras crioablación con balón y técnicas de aprendizaje automático. http://hdl.handle.net/10251/156395

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/156395

Ficheros en el ítem

Metadatos del ítem

Título: Diseño y desarrollo de un modelo de predicción de la recurrencia de pacientes con fibrilación auricular a partir de perfiles de temperatura tras crioablación con balón y técnicas de aprendizaje automático
Autor: Kriksciunaite, Reda
Director(es): Naranjo Ornedo, Valeriana Colomer Granero, Adrián
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha acto/lectura:
2020-09-10
Fecha difusión:
Resumen:
[ES] La fibrilación auricular (FA) es una arritmia supraventricular caracterizada por una actividad eléctrica caótica y desorganizada que conduce a un ritmo sinusal anormal. La FA es la arritmia cardiaca más común y su ...[+]


[EN] Atrial fibrillation (AF) is a supraventricular arrhythmia characterized by chaotic and disorganized electrical activity leading to abnormal sinus rhythm. AF is the most common cardiac arrhythmia and its prevalence ...[+]
Palabras clave: Machine learning , Fibrilación auricular , Recurrencia
Derechos de uso: Cerrado
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Titulación: Grado en Ingeniería Biomédica-Grau en Enginyeria Biomèdica
Tipo: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

recommendations

 

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro completo del ítem