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Feature Engineering and Computational Intelligence in ECG Monitoring

(Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
This book discusses feature engineering and computational intelligence solutions for ECG monitoring, with a particular focus on how these methods can be efficiently used to address the emerging challenges of dynamic, continuous & long-term individual ECG monitoring and real-time feedback. By doing so, it provides a “snapshot” of the current research at the interface between physiological signal analysis and machine learning. It also helps clarify a number of dilemmas and encourages further investigations in this field, to explore rational applications of feature engineering and computational intelligence in ECG monitoring. The book is intended for researchers and graduate students in the field of biomedical engineering, ECG signal processing, and intelligent healthcare.
160,49 €
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
25.06.2021
Sprache
Englisch
EAN
9789811538261
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
268
Einbandart
Broschiert
Autorenporträt
Dr. Chengyu Liu received his B.S. and Ph.D. degrees in Biomedical Engineering from Shandong University, China, in 2005 and 2010 respectively. He completed his postdoctoral training at Shandong University, China; Newcastle University, UK; and Emory University, USA. He is currently the Interim Dean of the School of Instrument Science and Engineering at Southeast University, a Professor of the State Key Laboratory of Bioelectronics, and the founding Director of the Wearable Heart-Sleep-Emotion Intelligent Monitoring Lab at Southeast University. He is also the founding Chair of the China Physiological Signal Challenge (from 2018), which focuses on challenging ECG signal processing issues. He is a member of the journal committee of the International Federation for Medical and Biological Engineering (IFMBE), an international advisory board member for Physiological Measurement and the Journal of Medical and Biological Engineering. His research topics include wearable ECG & vital-sign monitoring, machine learning for medical big data, early detection, and device development for cardiovascular diseases. He has published over 180 journal/conference papers.
Schlagwörter
Electrocardiogram (ECG), Feature engineering, Computational intelligence, Machine learning, ECG Monitoring
Thema-Inhalt
TCB - Biotechnologie UYQ - Künstliche Intelligenz PSAX - DV-gestützte Biologie/Bioinformatik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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