Classifying healthy women and preeclamptic patients from cardiovascular data using recurrence and complex network methods.

Ramírez Ávila, G M; Gapelyuk, A; Marwan, N; Stepan, H; Kurths, J; Walther, Th; Wessel, N

Ramírez Ávila, G M; Gapelyuk, A; Marwan, N; Stepan, H; Kurths, J; Walther, Th; Wessel, N.

Afiliação

Ramírez Ávila GM; Department of Physics, Humboldt-Universität zu Berlin, Berlin, Germany; Potsdam Institute for Climate Impact Research, Potsdam, Germany; Instituto de Investigaciones Físicas, Universidad Mayor de San Andrés, La Paz, Bolivia.

Auton Neurosci ; 178(1-2): 103-10, 2013 Nov.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-23727132

Assuntos

Modelos Cardiovasculares; Pré-Eclâmpsia/classificação; Pré-Eclâmpsia/fisiopatologia; Complicações Cardiovasculares na Gravidez/fisiopatologia; Algoritmos; Pressão Sanguínea/fisiologia; Eletrocardiografia; Feminino; Frequência Cardíaca/fisiologia; Humanos; Dinâmica não Linear; Gravidez; Segundo Trimestre da Gravidez; Recidiva; Fatores de Tempo; Ultrassonografia Doppler

Palavras-chave

Blood pressure; Cardiac dynamics; Heart rate; Networks; Preeclampsia; Recurrences; Time series analysis

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pré-Eclâmpsia / Complicações Cardiovasculares na Gravidez / Modelos Cardiovasculares Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Female / Humans / Pregnancy Idioma: En Revista: Auton Neurosci Assunto da revista: NEUROLOGIA Ano de publicação: 2013 Tipo de documento: Article País de afiliação: Bolívia País de publicação: Holanda

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