How can gender be identified from heart rate data? Evaluation using ALLSTAR heart rate variability big data analysis.

Kaneko, Itaru; Hayano, Junichiro; Yuda, Emi

Kaneko, Itaru; Hayano, Junichiro; Yuda, Emi.

Afiliação

Kaneko I; Tohoku University Data-driven Science and Artificial Intelligence, Kawauchi 41 Aoba-Ku, Sendai, 980-8576, Japan.
Hayano J; Nagoya City University Graduate School of Medical Sciences, 1 Kawasumi Mizuho-Cho Mizuho-Ku, Nagoya, 467-8601, Japan.
Yuda E; Tohoku University Data-driven Science and Artificial Intelligence, Kawauchi 41 Aoba-Ku, Sendai, 980-8576, Japan. emi.a.yuda@tohoku.ac.jp.

BMC Res Notes ; 16(1): 5, 2023 Jan 19.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36658657

Assuntos

Eletrocardiografia Ambulatorial; Eletrocardiografia; Humanos; Frequência Cardíaca/fisiologia; Algoritmo Florestas Aleatórias; Modelos Lineares

Palavras-chave

Bio-signal processing; Biological big data analysis; Gender identification; Heart rate variability (HRV); Machine learning

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Eletrocardiografia Ambulatorial / Eletrocardiografia Aspecto: Determinantes_sociais_saude Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Res Notes Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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