Automatic detection of atrial fibrillation using MEMS accelerometer

Author(s):  
Tero Koivisto ◽  
Mikko Pankaala ◽  
Tero Hurnanen ◽  
Tuija Vasankari ◽  
Tuomas Kiviniemi ◽  
...  
2002 ◽  
Vol 25 (4) ◽  
pp. 457-462 ◽  
Author(s):  
DAVID DUVERNEY ◽  
JEAN-MICHEL GASPOZ ◽  
VINCENT PICHOT ◽  
FREDERIC ROCHE ◽  
RICHARD BRION ◽  
...  

EP Europace ◽  
2005 ◽  
Vol 7 (Supplement_1) ◽  
pp. 183-183
Author(s):  
T. Dinh ◽  
R.P.M. Houben ◽  
V.C.M.H. Larik ◽  
T.D.J. Jongen ◽  
M.H.G. Janssen ◽  
...  

2017 ◽  
Vol 24 (7) ◽  
pp. 990-994 ◽  
Author(s):  
T. Uphaus ◽  
A. Grings ◽  
S. Gröschel ◽  
A. Müller ◽  
M. Weber-Krüger ◽  
...  

2019 ◽  
Vol 11 (4) ◽  
pp. 3
Author(s):  
Anna Abad Torrent ◽  
Helena Benito Naverac

La fibrilación auricular es la arritmia cardiaca más frecuente en la práctica clínica. La prevalencia se sitúa en torno al 0,4 - 1 % de la población general. Aumenta con la edad, llegando hasta el 8% a partir de los 80 años. Esta arritmia es la principal causa a nivel mundial de accidente cerebrovascular (20-30% de los casos son debidos a la fibrilación auricular), insuficiencia cardíaca o muerte súbita. Muchas veces , es clínicamente silente o se manifiesta con síntomas vagos como las palpitaciones, que pueden atribuirse erróneamente a ansiedad y retrasar el diagnóstico. La instauración temprana de anticoagulación (en determinados casos) reduce, de forma significativa la incidencia de fenómenos tromboembólicos. ABSTRACT Automatic detection of atrial fibrillation using a Smartwatch Atrial fibrillation is the most common cardiac arrhythmia in clinical practice. The prevalence is around 0.4 — 1% of the general population. It increases with age, reaching up to 8% from 80 years. In cardiology, the standard for the diagnosis of a cardiac arrhythmia is based on the performance of an electrocardiogram (ECG). From the monitoring of KardiaBand ™ and SmartRhythm ™, AliveCor launches the first platform for Apple Watch series 4, which combines an electrocardiography device approved by the FDA and certain analysis algorithms with artificial intelligence models, which help to detect the atrial fibrillation.  


Electronics ◽  
2018 ◽  
Vol 7 (10) ◽  
pp. 248
Author(s):  
Lucia Billeci ◽  
Magda Costi ◽  
David Lombardi ◽  
Franco Chiarugi ◽  
Maurizio Varanini

The authors wish to make the following corrections to our published paper [1].[...]


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