Multi‐modality machine learning approach for risk stratification in heart failure with left ventricular ejection fraction ≤ 45%

AIMS: Heart failure (HF) involves complex remodelling leading to electrical and mechanical dysfunction. We hypothesized that machine learning approaches incorporating data obtained from different investigative modalities including atrial and ventricular measurements from electrocardiography and echo...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:ESC Heart Fail
Główni autorzy: Tse, Gary, Zhou, Jiandong, Woo, Samuel Won Dong, Ko, Ching Ho, Lai, Rachel Wing Chuen, Liu, Tong, Liu, Yingzhi, Leung, Keith Sai Kit, Li, Andrew, Lee, Sharen, Li, Ka Hou Christien, Lakhani, Ishan, Zhang, Qingpeng
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: John Wiley and Sons Inc. 2020
Hasła przedmiotowe:
Original Research Articles
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7754744/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33094925
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1002/ehf2.12929
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy