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Radial basis function neural networks applied to efficient QRST cancellation in atrial fibrillation

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Radial basis function neural networks applied to efficient QRST cancellation in atrial fibrillation

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Mateo, J.; Rieta Ibañez, JJ. (2013). Radial basis function neural networks applied to efficient QRST cancellation in atrial fibrillation. Computers in Biology and Medicine. 43(2):154-163. doi:10.1016/j.compbiomed.2012.11.007

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/37631

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Metadatos del ítem

Título: Radial basis function neural networks applied to efficient QRST cancellation in atrial fibrillation
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica
Universitat Politècnica de València. Grupo de ingeniería en bioseñales e imagen radiológica
Fecha difusión:
Resumen:
The most extended noninvasive technique for medical diagnosis and analysis of atrial fibrillation (AF) relies on the surface elctrocardiogram (ECG). In order to take optimal profit of the ECG in the study of AF, it is ...[+]
Palabras clave: Electrocardiogram , ECG , QRST cancellation , Atrial fibrillation , Radial basis function , Neural networks
Derechos de uso: Cerrado
Fuente:
Computers in Biology and Medicine. (issn: 0010-4825 )
DOI: 10.1016/j.compbiomed.2012.11.007
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2012.11.007
Agradecimientos:
This work has been supported by the projects TEC2010-20633 from the Spanish Ministry of Science and Innovation, PII1C09-0036-3237 and PII2C09-0224-5983 from Junta de Comunidades de Castilla la Mancha.
Tipo: Artículo

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