Computationally Efficient Early Prognosis of the Outcome of Comatose Cardiac Arrest Survivors Using Slow-Wave Activity Features in EEG

This study, part of 'Predicting Neurological Recovery from Coma After Cardiac Arrest: The George B. Moody PhysioNet Challenge 2023', evaluated a computationally efficient method in predicting cardiac arrest (CA) survivors' prognoses using electroencephalography (EEG) recordings of a d...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Computing in cardiology Jg. 50; S. 1 - 4
Hauptverfasser:	Salminen, Miikka, Partala, Juha, Vayrynen, Eero, Kortelainen, Jukka
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	CinC 01.10.2023
Schlagworte:	Cardiac arrest Computational efficiency Electroencephalography Recording Root mean square Training Training data
ISSN:	2325-887X
Online-Zugang:	Volltext
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