相关数据集
Deep learning unmasks the ECG signature of Brugada Syndrome
<b>Abstract</b><br/><p><span dir="ltr">One in ten cases of sudden cardiac death strikes without warning as the result of an inherited arrhythmic cardiomyopathy, </span
DataCite Commons2025-04-24 更新90
การประเมินความเสี่ยงต่อการถูกเครื่องกระตุกหัวใจช็อค โดยอาศัยค่า T-peak to T-end จากคลื่นไฟฟ้าหัวใจในกลุ่มผู้ป่วยโรคใหลตาย
ที่มา: การประเมินความเสี่ยงว่าผู้ป่วยโรคใหลตายลักษณะใดจะเกิดภาวะหัวใจห้องล่างเต้นผิดจังหวะชนิด ventricular tachycardia/ventricular fibrillation; VT/VF มีความสำคัญมาก แต่ปัจจุบันยังทำได้ไม่สมบูรณ์ การศ
Mendeley Data2024-01-31 更新70
AFL_PLOSONE_BSPM_Beats.zip
These are the body surface potential maps files for three atrial flutter patients and four healthy subjects which were used for the analysis of "Noninvasive Imaging of Human Atrial Activation during A
NIAID Data Ecosystem10
Summary table of E.C.G parameters.
NS differences between “schools vs. juniors” and “juniors vs. seniors”.Summary table of E.C.G parameters.
Figshare2015-12-08 更新70
Data_Sheet_2_Evaluating the Risk of Paroxysmal Atrial Fibrillation in Noncardioembolic Ischemic Stroke Using Artificial Intelligence-Enabled ECG Algorithm.xlsx
BackgroundThe identification of latent atrial fibrillation (AF) in patients with ischemic stroke (IS) attributed to noncardioembolic etiology may have therapeutic implications. An artificial intellige
NIAID Data Ecosystem20
