Your browser doesn't support javascript.
loading
Optimizing ECG to detect echocardiographic left ventricular hypertrophy with computer-based ECG data and machine learning.
De la Garza Salazar, Fernando; Romero Ibarguengoitia, Maria Elena; Azpiri López, José Ramón; González Cantú, Arnulfo.
Afiliação
  • De la Garza Salazar F; School of Medicine, Medical Specialties, University of Monterrey, Monterrey, Nuevo León, Mexico.
  • Romero Ibarguengoitia ME; Department of Internal Medicine, Hospital Christus Muguerza Alta Especialidad, Monterrey, Nuevo León, Mexico.
  • Azpiri López JR; School of Medicine, Medical Specialties, University of Monterrey, Monterrey, Nuevo León, Mexico.
  • González Cantú A; Department of Medical Education and Research in Health, Christus Muguerza Health Systems, Monterrey, Nuevo León, Mexico.
PLoS One ; 16(11): e0260661, 2021.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34847202
Assuntos
Texto completo
Adicionar na Minha BVS
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Sinais Assistido por Computador / Ecocardiografia / Hipertrofia Ventricular Esquerda / Eletrocardiografia / Modelos Cardiovasculares Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: México País de publicação: Estados Unidos
Texto completo
Adicionar na Minha BVS
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar no Google

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Sinais Assistido por Computador / Ecocardiografia / Hipertrofia Ventricular Esquerda / Eletrocardiografia / Modelos Cardiovasculares Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: PLoS One Assunto da revista: CIENCIA / MEDICINA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: México País de publicação: Estados Unidos