Analyse des caractéristiques apprises similaires aux critères diagnostiques dans la classification ECG à 12 dérivations par apprentissage profond

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Imagerie médicale, Système cardiovasculaire,
apprentissage profond   ECG   intelligence artificielle explicable   attribution de caractéristiques   fibrillation auriculaire   bloc de branche gauche   traitement du signal biologique  

Recherche sur l’interprétabilité de l’apprentissage profond dans le diagnostic automatisé de l’ECG — Synthèse des avancées basées sur l’IA explicable I. Contexte académique et problématique L’électrocardiogramme (ECG), moyen important de collecte de signaux physiologiques pour le diagnostic des maladies cardiaques en clinique, existe depuis plus d’...

Modélisation et validation in silico de l'effet du courant potassique activé par le calcium sur la repolarisation ventriculaire dans les myocytes défaillants

Médecine, Médecine fondamentale, Système cardiovasculaire, Sciences de la vie, Biochimie, Génie biologique, Biophysique,
canaux potassiques activés par le calcium   insuffisance cardiaque   repolarisation ventriculaire   modélisation électrophysiologique   modulation pharmacologique   arythmie   fibrillation auriculaire  

Effet des canaux potassiques activés par le calcium (canaux SK) sur la repolarisation dans les myocytes ventriculaires en insuffisance cardiaque — Une étude basée sur la modélisation computationnelle Contexte et importance académique de la recherche L’insuffisance cardiaque (IC, en anglais heart failure, HF) est une maladie cardiaque sévère et fréq...