Using Machine Learning to Identify Noninvasive Motion-Based Biomarkers of Cardiac Function

使用机器学习识别心脏功能的无创基于运动的生物标志物

基本信息

  • 批准号:
    EP/K030523/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 39.88万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2013 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Abstracts are not currently available in GtR for all funded research. This is normally because the abstract was not required at the time of proposal submission, but may be because it included sensitive information such as personal details.
目前GtR中并没有所有资助研究的摘要。这通常是因为在提交提案时不需要摘要,但也可能是因为摘要中包含个人详细信息等敏感信息。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Relationship between body composition and left ventricular geometry using three dimensional cardiovascular magnetic resonance.
Genotype-Phenotype Taxonomy of Hypertrophic Cardiomyopathy.
  • DOI:
    10.1161/circgen.123.004200
  • 发表时间:
    2023-12
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Curran, Lara;de Marvao, Antonio;Inglese, Paolo;McGurk, Kathryn A.;Schiratti, Pierre-Raphael;Clement, Adam;Zheng, Sean L.;Li, Surui;Pua, Chee Jian;Shah, Mit;Jafari, Mina;Theotokis, Pantazis;Buchan, Rachel J.;Jurgens, Sean J.;Raphael, Claire E.;Baksi, Arun John;Pantazis, Antonis;Halliday, Brian P.;Pennell, Dudley J.;Bai, Wenjia;Chin, Calvin W. L.;Tadros, Rafik;Bezzina, Connie R.;Watkins, Hugh;Cook, Stuart A.;Prasad, Sanjay K.;Ware, James S.;O'Regan, Declan P.
  • 通讯作者:
    O'Regan, Declan P.
Precursors of Hypertensive Heart Phenotype Develop in Healthy Adults: A High-Resolution 3D MRI Study.
  • DOI:
    10.1016/j.jcmg.2015.08.007
  • 发表时间:
    2015-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    de Marvao A;Dawes TJ;Shi W;Durighel G;Rueckert D;Cook SA;O'Regan DP
  • 通讯作者:
    O'Regan DP
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Daniel Rueckert其他文献

《六祖壇経》成書的新見解 ──敦煌本《壇経》中所見三階教的影響及其意義
六祖坛经成文新观──敦煌本坛经三经教义的影响与意义
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Masahiro Oda;Natsuki Shimizu;Holger R. Roth;Ken’ichi Karasawa;Takayuki Kitasaka;Kazunari Misawa;Michitaka Fujiwara;Daniel Rueckert;Kensaku Mori;川端 康雄;塚本麿充;Katsuhiko TAKIZAWA;村田雄二郎;伊吹敦
  • 通讯作者:
    伊吹敦
Machine Learning Techniques for Automated Accurate Organ Segmentation and Their Applications to Diagnosis Assistance
自动准确器官分割的机器学习技术及其在辅助诊断中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Masahiro Oda;Natsuki Shimizu;Holger R. Roth;Takayuki Kitasaka;Kazunari Misawa;Kensaku Mori;Michitaka Fujiwara;Daniel Rueckert
  • 通讯作者:
    Daniel Rueckert
医療分野における3Dプリンタの応用の現状
3D打印机在医疗领域的应用现状
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Masahiro Oda;Natsuki Shimizu;Kenichi Karasawa;Yukitaka Nimura;Takayuki Kitasaka;Kazunari Misawa;Michitaka Fujiwara;Daniel Rueckert;and Kensaku Mori;森 健策
  • 通讯作者:
    森 健策
重みつき尤度マップを用いた三次元腹部 CT 像からの複数臓器抽出手法に関する研究
基于加权似然图的3D腹部CT图像多器官提取方法研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    チョ 成文;小田 昌宏;北坂 孝幸;三澤 一成;藤原 道隆;林 雄一郎;Robin Wolz;Daniel Rueckert;森 健策
  • 通讯作者:
    森 健策
Neural network surrogate and projected gradient descent for fast and reliable finite element model calibration: A case study on an intervertebral disc
用于快速可靠有限元模型校准的神经网络代理和投影梯度下降法:以椎间盘为例的案例研究
  • DOI:
    10.1016/j.compbiomed.2024.109646
  • 发表时间:
    2025-03-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.300
  • 作者:
    Matan Atad;Gabriel Gruber;Marx Ribeiro;Luis Fernando Nicolini;Robert Graf;Hendrik Möller;Kati Nispel;Ivan Ezhov;Daniel Rueckert;Jan S. Kirschke
  • 通讯作者:
    Jan S. Kirschke

Daniel Rueckert的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Daniel Rueckert', 18)}}的其他基金

Efficient and Robust Assessment of Cardiovascular Disease Using Machine Learning and Ultrasound Imaging
利用机器学习和超声成像对心血管疾病进行高效、稳健的评估
  • 批准号:
    EP/R005982/1
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Research Grant
SmartHeart: Next-generation cardiovascular healthcare via integrated image acquisition, reconstruction, analysis and learning
SmartHeart:通过集成图像采集、重建、分析和学习实现下一代心血管保健
  • 批准号:
    EP/P001009/1
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Research Grant
Biomedical Catalyst – Digital Healthcare Platform for Early Dementia Diagnosis
生物医学催化剂 — 痴呆症早期诊断数字医疗平台
  • 批准号:
    MC_PC_13034
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Research Grant
Computer aided diagnosis of neurological damage to improve care for infants born prematurely
计算机辅助诊断神经损伤以改善对早产儿的护理
  • 批准号:
    EP/I000445/1
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Research Grant
Computational Morphometry of the Developing Cortex
发育中皮层的计算形态测量
  • 批准号:
    EP/F011830/1
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Research Grant
Model-based 2D-3D registration and tracking of deformable objects for image-guided minimally invasive cardiac interventions
基于模型的 2D-3D 配准和可变形物体跟踪,用于图像引导的微创心脏介入治疗
  • 批准号:
    EP/C523008/1
  • 财政年份:
    2006
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Research Grant

相似国自然基金

Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目

相似海外基金

I-Corps: Translation potential of using machine learning to predict oxaliplatin chemotherapy benefit in early colon cancer
I-Corps:利用机器学习预测奥沙利铂化疗对早期结肠癌疗效的转化潜力
  • 批准号:
    2425300
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Accelerating pulse breeding using machine learning
利用机器学习加速豆类育种
  • 批准号:
    LP230100351
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Linkage Projects
An innovative cyber compliance platform using AI, live monitoring data and machine learning to automate compliance and due diligence completion.
一个创新的网络合规平台,使用人工智能、实时监控数据和机器学习来自动完成合规和尽职调查。
  • 批准号:
    10100493
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
Postdoctoral Fellowship: OCE-PRF: Using machine learning to investigate temporal dynamics of methane seep fauna at the Ocean Observatories Initiative (OOI) Regional Cabled Array
博士后奖学金:OCE-PRF:利用机器学习研究海洋观测计划 (OOI) 区域有线阵列中甲烷渗漏动物群的时间动态
  • 批准号:
    2307504
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Is evolution predictable? Unlocking fundamental biological insights using new machine learning methods
进化是可预测的吗?
  • 批准号:
    MR/X033880/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Fellowship
Enhancing Condition Monitoring and Prognostics of Variable Speed Motor Drives Using Machine Learning and IoT Technologies
使用机器学习和物联网技术增强变速电机驱动器的状态监测和预测
  • 批准号:
    2910604
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Studentship
Design of Novel Heterostructures for Future Application in Optoelectronics using First Principle Simulations and Machine Learning
使用第一原理模拟和机器学习设计用于未来光电子学应用的新型异质结构
  • 批准号:
    24K17615
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Using Novel Machine Learning Methods to Personalize Strategies for Prevention of Persistent AKI after Cardiac Surgery
使用新颖的机器学习方法制定个性化策略,预防心脏手术后持续性 AKI
  • 批准号:
    10979324
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
A Human-Trustable Self-Improving Machine Learning Framework for Rapid Disaster Responses Using Satellite Sensor Imagery
人类可信的自我改进机器学习框架,利用卫星传感器图像快速响应灾难
  • 批准号:
    EP/X027732/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Research Grant
NSF-SNSF: Rapid Beamforming for Massive MIMO using Machine Learning on RF-only and Multi-modal Sensor Data
NSF-SNSF:在纯射频和多模态传感器数据上使用机器学习实现大规模 MIMO 的快速波束成形
  • 批准号:
    2401047
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 39.88万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了