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

Ramírez Ávila, G. M.; Gapelyuk, A.; Marwan, Norbert; Stepan, H.; Kurths, Jürgen; Walther, T.; Wessel, N.

doi:10.1016/j.autneu.2013.05.003

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Zeitschriftenartikel

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

Urheber*innen

Ramírez Ávila, G. M.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

Gapelyuk, A.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

/persons/resource/Marwan

Marwan, Norbert
Potsdam Institute for Climate Impact Research;

Stepan, H.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

/persons/resource/Juergen.Kurths

Kurths, Jürgen
Potsdam Institute for Climate Impact Research;

Walther, T.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

Wessel, N.
Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners;

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Zitation

Ramírez Ávila, G. M., Gapelyuk, A., Marwan, N., Stepan, H., Kurths, J., Walther, T., Wessel, N. (2013): Classifying healthy women and preeclamptic patients from cardiovascular data using recurrence and complex network methods. - Autonomic Neuroscience, 178, 01. Feb, 103-110.
https://doi.org/10.1016/j.autneu.2013.05.003

Zitierlink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_18992

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