BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//linuxsoftware.nz//NONSGML Joyous v1.4//EN
BEGIN:VEVENT
SUMMARY:Automated ECG classification using Deep Neural Networks to predict
  arrhythmia recurrence in patients with atrial fibrillation
DTSTART:20230704T100000Z
DTEND:20230704T120000Z
DTSTAMP:20261001T101714Z
UID:36793ad3-bc85-4a8e-a453-099f3509e68a
SEQUENCE:1
CREATED:20230703T085021Z
DESCRIPTION:Nesta tese é feito um resumo teórico focado no coração e n
 a sua eletrofisiologia\, nomeadamente na onda P do eletrocardiograma de su
 perfície\, seguido de um estudo prospetivo acerca da possibilidade do uso
  de redes neuronais em R na previsão de recorrência em pacientes com fib
 rilhação auricular sujeitos a uma ou mais ablações. A previsão é bas
 eada quer em parâmetros eletrocardiográficos\, principalmente da onda P 
 como validação de conceito\, quer em valores clínicos como o sexo e a i
 dade. Os canais II\, V1 e aVF do ECG\, canais onde a onda P é mais acentu
 ada\, foram usados na extração dos primeiros parâmetros\, inseridos pos
 teriormente na rede neuronal. O modelo desenvolvido utiliza pacientes com 
 arritmia e tem o potencial de identificar recorrência\, ainda que o núme
 ro de casos utilizados para treino e teste da rede neuronal seja reduzido.
  Este método não é ainda utilizado na prática clínica.Com o aumento d
 a base de dados utilizada nas fases de treino e teste\, é possível aumen
 tar a eficácia do modelo.
LAST-MODIFIED:20230703T085021Z
LOCATION:Online
URL:http://df.vps.tecnico.ulisboa.pt/pt/eventos/automated-ecg-classificati
 on-using-deep-neural-networks-to-predict-arrhythmia-recurrence-in-patients
 -with-atrial-fibrillation/
X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:<p data-block-key="b8szz">Nesta tese é feito
  um resumo teórico focado no coração e na sua eletrofisiologia\, nomead
 amente na onda P do eletrocardiograma de superfície\, seguido de um estud
 o prospetivo acerca da possibilidade do uso de redes neuronais em R na pre
 visão de recorrência em pacientes com fibrilhação auricular sujeitos a
  uma ou mais ablações. A previsão é baseada quer em parâmetros eletro
 cardiográficos\, principalmente da onda P como validação de conceito\, 
 quer em valores clínicos como o sexo e a idade. Os canais II\, V1 e aVF d
 o ECG\, canais onde a onda P é mais acentuada\, foram usados na extraçã
 o dos primeiros parâmetros\, inseridos posteriormente na rede neuronal. O
  modelo desenvolvido utiliza pacientes com arritmia e tem o potencial de i
 dentificar recorrência\, ainda que o número de casos utilizados para tre
 ino e teste da rede neuronal seja reduzido. Este método não é ainda uti
 lizado na prática clínica.</p><p data-block-key="cieft">Com o aumento da
  base de dados utilizada nas fases de treino e teste\, é possível aument
 ar a eficácia do modelo.</p>
END:VEVENT
END:VCALENDAR