Computational Module of the Cardiac Electrophysiology System for Analysing Risk Factors in Cardiovascular Disease

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ieeeconf61558.2024.10585579
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Cardiovascular diseases are one of the main causes of death in the world. The problem of identifying the causes of heart rhythm disorders and ways to treat them is becoming more and more urgent. Computational methods of modelling the electrophysiology of the heart allow to study more deeply the mechanisms of occurrence and development of diseases, as well as to develop new methods of diagnostics and treatment. The article describes the results of application of the Aliev-Panfilov model, one of the most frequently used models in the computation of cardiac electrophysiology. This makes the model a valuable tool for studying the electrical dysfunction of the heart and developing new methods of treatment and prevention of cardiovascular diseases.