Personalised patient monitoring in haemodialysis using hierarchical Gaussian processes
The prevalence of end-stage renal failure is 861 per million population in the UK, and these patients undergo three haemodialysis sessions per week, each lasting 4 hours. In addition, patients are at risk of intra-dialytic hypotension, which leads to chronic heart disease and a high incidence of mor...
প্রধান লেখক: | Zhu, T, Colopy, G, Pugh, C, Clifton, D |
---|---|
বিন্যাস: | Conference item |
প্রকাশিত: |
Institute of Electrical and Electronics Engineers
2017
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Patient-specific physiological monitoring and prediction using structured Gaussian processes
অনুযায়ী: Zhu, T, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019) -
Bayesian optimisation of personalised models for patient vital-sign monitoring
অনুযায়ী: Colopy, GW, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2017) -
Bayesian Gaussian processes for identifying the deteriorating patient
অনুযায়ী: Colopy, G, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2016) -
State-space approximations to Gaussian processes for patient vital-sign monitoring in computationally-constrained clinical environments
অনুযায়ী: Colopy, G, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2016) -
Bayesian optimisation of Gaussian processes for identifying the deteriorating patient
অনুযায়ী: Colopy, G, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2017)