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Preoperative Prediction of Catheter Ablation Outcome in Persistent Atrial Fibrillation Patients through Spectral Organization Analysis of the Surface Fibrillatory Waves

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Preoperative Prediction of Catheter Ablation Outcome in Persistent Atrial Fibrillation Patients through Spectral Organization Analysis of the Surface Fibrillatory Waves

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Escribano Cano, P.; Ródenas, J.; García, M.; Arias, MA.; Hidalgo, VM.; Calero, S.; Rieta, JJ.... (2022). Preoperative Prediction of Catheter Ablation Outcome in Persistent Atrial Fibrillation Patients through Spectral Organization Analysis of the Surface Fibrillatory Waves. Journal of Personalized Medicine. 12(10):1-17. https://doi.org/10.3390/jpm12101721

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/194782

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Metadatos del ítem

Título: Preoperative Prediction of Catheter Ablation Outcome in Persistent Atrial Fibrillation Patients through Spectral Organization Analysis of the Surface Fibrillatory Waves
Autor: Escribano Cano, Pilar Ródenas, Juan García, Manuel Arias, Miguel A. Hidalgo, Víctor M. Calero, Sofía Rieta, J J Alcaraz, Raúl
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Catheter ablation (CA) is a commonly used treatment for persistent atrial fibrillation (AF). Since its medium/long-term success rate remains limited, preoperative prediction of its outcome is gaining clinical interest ...[+]
Palabras clave: Persistent atrial fibrillation , Catheter ablation , Outcome prediction , Fibrillatory wave analysis , Electrocardiogram , Spectral analysis , Dominant frequency , Harmonic content
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Journal of Personalized Medicine. (eissn: 2075-4426 )
DOI: 10.3390/jpm12101721
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/jpm12101721
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//PID2021-123804OB-I00//INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA MEDICINA MÓVIL INNOVADORA EN ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES/
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info:eu-repo/grantAgreement/AEI//PID2021-123804OB-I00//INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA MEDICINA MÓVIL INNOVADORA EN ENFERMEDADES CARDIOVASCULARES/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//AICO%2F2021%2F286//Inteligencia Artificial para Revolucionar la Medicina Móvil Usando Dispositivos Llevables/
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/
info:eu-repo/grantAgreement/JCCM//SBPLY%2F21%2F180501%2F000186/
info:eu-repo/grantAgreement/UCLM//2020-PREDUCLM-15540/
info:eu-repo/grantAgreement/AEI//PID2021-00X128525-IV0/
info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//TED2021-130935B-I00/
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Agradecimientos:
This research received financial support from public grants PID2021-00X128525-IV0, PID2021-123804OB-I00, and TED2021-130935B-I00 of the Spanish Government 10.13039/501100011033 jointly with the European Regional Development ...[+]
Tipo: Artículo

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