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ECG Quality Assessment via Deep Learning and Data Augmentation

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ECG Quality Assessment via Deep Learning and Data Augmentation

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Huerta, Á.; Martínez-Rodrigo, A.; Rieta, JJ.; Alcaraz, R. (2021). ECG Quality Assessment via Deep Learning and Data Augmentation. 1-4. https://doi.org/10.22489/CinC.2021.243

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/191324

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Title: ECG Quality Assessment via Deep Learning and Data Augmentation
Author: Huerta, Álvaro Martínez-Rodrigo, Arturo Rieta, J J Alcaraz, Raúl
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia
Issued date:
Abstract:
[EN] Quality assessment of ECG signals acquired with wearable devices is essential to avoid misdiagnosis of some cardiac disorders. For that purpose, novel deep learning algorithms have been recently proposed. However, ...[+]
Copyrigths: Reconocimiento (by)
Source:
Computing in cardiology. (issn: 2325-887X )
DOI: 10.22489/CinC.2021.243
Publisher version: https://www.cinc.org/archives/2021/
Conference name: 48th Computing in Cardiology Conference (CinC 2021)
Conference place: Brno, Czech Republic
Conference date: Septiembre 12-15,2021
Project ID:
info:eu-repo/grantAgreement///AICO%2F2021%2F286//Inteligencia Artificial para Revolucionar la Medicina Móvil Usando Dispositivos Llevables/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/DPI2017-83952-C3-1-R/ES/ESTUDIO MULTICENTRICO PARA LA EVALUACION DEL SUSTRATO ARRITMOGENICO EN PACIENTES CON FIBRILACION AURICULAR. APLICACION A LA ABLACION POR CATETER/
info:eu-repo/grantAgreement/FEDER//2018%2F11744/
info:eu-repo/grantAgreement/JCCM//SBPLY%2F17%2F180501%2F000411//Caracterización del sustrato auricular mediante análisis de señal como herramienta de asistencia procedimental en ablación por catéter de fibrilación auricular/
Type: Comunicación en congreso Artículo

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