Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Cardiovascular heart disease (CHD) is a chief public health priority worldwide. The 12-Lead Electrocardiogram (ECG) is a standard procedure in diagnosing CHDs such as Myocardial Infarction (MI). Nevertheless, due to sparse spatial sampling, it is limited in identifying cardiac abnormalities. Alternatively, in Body Surface Cardiac Mapping (BSCM) a higher number of ECGs are recorded. Hence, BSCM provides a more comprehensive picture of electrocardiographic information than is possible with the 12-lead ECG. This work has two main objectives. Firstly, to develop a classification framework for an accurate and early diagnosis of acute MI. This decision support system encompasses computational neural models with the input space based on BSCM. Secondly, since MI is localised on the torso surface, and due to the high number of electrocardiographic leads involved in BSCM, it is desirable to find an optimal reduced lead set for acute MI detection. By building an additional layer of knowledge between the cardiologist and clinical practice, this work not only enhances final MI classification performance but, allow the discovery of new electrocardiographic MI markers.