KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Non-invasive localization of the ventricular excitation origin without patient-specific geometries using deep learning

Pilia, Nicolas 1; Schuler, Steffen 1; Rees, Maike 1; Moik, Gerald 1; Potyagaylo, Danila; Dössel, Olaf 1; Loewe, Axel ORCID iD icon 1
1 Institut für Biomedizinische Technik (IBT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Download
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1016/j.artmed.2023.102619
Scopus
Zitationen: 5
Web of Science
Zitationen: 2
Dimensions
Zitationen: 5
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Biomedizinische Technik (IBT)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsmonat/-jahr 09.2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 0933-3657
KITopen-ID: 1000161656
Erschienen in Artificial Intelligence in Medicine
Verlag Elsevier
Band 143
Seiten Art.-Nr.:102619
Vorab online veröffentlicht am 28.06.2023
Nachgewiesen in Dimensions
Scopus
Web of Science
Relationen in KITopen
Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 3 – Gesundheit und Wohlergehen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page