Emerging Technologies and Concepts for Cardiovascular Risk Detection
Idioma: inglés
Editorial: Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
- Primera edición
- Tapa dura
- Nuevo
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This accessible guide to advanced medical technologies and methodologies for monitoring, diagnosing, and predicting cardiovascular diseases addresses sensor technologies and non-invasive monitoring methods and looks at the growing integration of machine learning and AI.The authors guide readers from an introduction to the cardiovascular system and a review of traditional and modern diagnostic methods before explaining recent advances in medical technology, such as wearable smart devices and their sensor types (namely, pressure, photoelectric, and ultrasonic), and how these advances have been applied to cardiovascular disease diagnosis and detection. Key topics include pulse wave analysis, sensor technology for radial blood pressure monitoring, and the integration of artificial intelligence to enhance predictive accuracy. With a focus on continuous monitoring solutions, this book highlights groundbreaking research on non-invasive detection methods and the development of intelligent health systems for real-time patient evaluation. The authors also discuss how the widespread implementation of machine learning and deep learning techniques have influenced the field and propose new methods for enhancing continuous monitoring and risk prediction systems. The information within this book will help to bridge the gap between research and clinical practice.This short guide is a valuable resource primarily for academic readers in the fields of biomedical engineering, physics, computer science, and medical imaging. Clinicians will also benefit from the discussions of applications and future research and clinical trends.…
N° de ref. del artículo LU-9781041047681
- Título
- Emerging Technologies and Concepts for Cardiovascular Risk Detection
- Autor
- Denesh Sooriamoorthy, M. B. Malarvili, Aindi Anas, Olivier Meste
- Editorial
- Taylor and Francis Ltd, GB
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- New
- Encuadernación
- Hardback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1041047681
- ISBN 13
- 9781041047681
- Edición
- 1st.
- Peso del artículo
- 350 gramos
- Dimensiones
- 14.57 x 1.09 x 22.19 cm
This accessible guide to advanced medical technologies and methodologies for monitoring, diagnosing, and predicting cardiovascular diseases addresses sensor technologies and non-invasive monitoring methods and looks at the growing integration of machine learning and AI.
The authors guide readers from an introduction to the cardiovascular system and a review of traditional and modern diagnostic methods before explaining recent advances in medical technology, such as wearable smart devices and their sensor types (namely, pressure, photoelectric, and ultrasonic), and how these advances have been applied to cardiovascular disease diagnosis and detection. Key topics include pulse wave analysis, sensor technology for radial blood pressure monitoring, and the integration of artificial intelligence to enhance predictive accuracy. With a focus on continuous monitoring solutions, this book highlights groundbreaking research on non-invasive detection methods and the development of intelligent health systems for real-time patient evaluation. The authors also discuss how the widespread implementation of machine learning and deep learning techniques have influenced the field and propose new methods for enhancing continuous monitoring and risk prediction systems. The information within this book will help to bridge the gap between research and clinical practice.
This short guide is a valuable resource primarily for academic readers in the fields of biomedical engineering, physics, computer science, and medical imaging. Clinicians will also benefit from the discussions of applications and future research and clinical trends.
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Acerca del autor
Denesh Sooriamoorthy is a Senior Lecturer at Asia Pacific University of Technology & Innovation. His research focuses on cardiovascular disease detection, mechatronics, and artificial intelligence applications in healthcare. His notable publications include studies on cardiovascular risk detection, machine learning models for electric vehicle battery state estimation, and wearable biomedical technologies.
M. B. Malarvili is currently Director of Research Management Centre at Perdana University, Kuala Lumpur and was formerly at Universiti Teknologi Malaysia (UTM). She obtained her Bachelor and Master degrees from UTM in 2001 and 2003, respectively, and her PhD from The University of Queensland, Australia, in 2007. Malarvili is actively involved in research related to medical monitoring devices that focuses on detection of neonatal seizure, sudden cardiac death, fetal heart rate monitoring, respiratory illness screening device and many more.
Aindi Anas is a student at Polytech Grenoble specializing in information technology for health.
Olivier Meste is a Professor at the Université Côte d'Azur and a Researcher at the Signals and Systems Laboratory of Sophia Antipolis (I3S). He completed his PhD at the University of Nice-Sophia Antipolis in 1992.
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