Paroxysmal Atrial Fibrillation Onset Forecast and Risk Identification During Sinus Rhythm: A Machine Learning Approach

Président du jury Decaestecker, Christine

Promoteur Bersini, Hugues

Co-Promoteur Carlier, Stéphane

Publication Non publié, 2024-02-28

Thèse de doctorat

Titre:	Paroxysmal Atrial Fibrillation Onset Forecast and Risk Identification During Sinus Rhythm: A Machine Learning Approach
Auteur:	Gilon, Cédric
Président du jury:	Decaestecker, Christine
Promoteur:	Bersini, Hugues
Co-Promoteur:	Carlier, Stéphane
Membre du jury:	Lenaerts, Tom; Bontempi, Gianluca; Dutoit, Thierry; Jordaens, Luc; Grégoire, Jean-Marie
Informations sur la publication:	Université libre de Bruxelles, Ecole polytechnique de Bruxelles – Informatique, Bruxelles
Date de défense:	2024-02-28
Sujet CREF:	Intelligence artificielle
	Cardiologie et circulation
Mots-clés:	Atrial Fibrillation
	Onset Forecast
	Onset Prediction
	Risk Identification
	Electrocardiogram
	RR intervals
	Heart Rate Variability
	Machine Learning
	Deep Learning
Intitulé du diplôme:	Doctorat en Sciences de l'ingénieur et technologie
Langue:	Anglais
Anneé académique:	2023-2024

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
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