Patient contrastive learning: A performant, expressive, and practical approach to electrocardiogram modeling.

Diamant, Nathaniel; Reinertsen, Erik; Song, Steven; Aguirre, Aaron D; Stultz, Collin M; Batra, Puneet

Diamant, Nathaniel; Reinertsen, Erik; Song, Steven; Aguirre, Aaron D; Stultz, Collin M; Batra, Puneet.

Afiliação

Diamant N; Research Laboratory of Electronics, MIT, Cambridge, Massachusetts, United States of America.
Reinertsen E; Data Sciences Platform, Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, Massachusetts, United States of America.
Song S; Research Laboratory of Electronics, MIT, Cambridge, Massachusetts, United States of America.
Aguirre AD; Division of Cardiology, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts, United States of America.
Stultz CM; Division of Cardiology, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts, United States of America.
Batra P; Division of Cardiology, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts, United States of America.

PLoS Comput Biol ; 18(2): e1009862, 2022 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35157695

Assuntos

Fibrilação Atrial; Eletrocardiografia; Humanos; Redes Neurais de Computação; Aprendizado de Máquina Supervisionado

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: Fibrilação Atrial / Eletrocardiografia Limite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos

Texto completo

Adicionar na Minha BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar no Google