Mojtaba Jafari Tadi

End-to-end sensor fusion and classification of atrial fibrillation using deep neural networks and smartphone mechanocardiography (2022)

Physiological Measurement

Mehrang Saeed, Jafari Tadi Mojtaba, Knuutila Timo, Jaakkola Jussi, Jaakkola Samuli, Kiviniemi Tuomas, Vasankari Tuija, Airaksinen Juhani, Koivisto Tero, Pänkäälä Mikko

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Deep learning approaches for the cardiovascular disease diagnosis using smartphone (2022)

Subasi Abdulhamit, Kontio Elina, Jafaritadi Mojtaba

(Kirjan tai muun kokoomateoksen osa (B2))

Effect of respiratory motion correction and CT-based attenuation correction on dual-gated cardiac PET image quality and quantification (2022)

Journal of Nuclear Cardiology

Schultz Jussi, Siekkinen Reetta, Jafari Tadi Mojtaba, Teräs Mika, Klén Riku, Lehtonen Eero, Saraste Antti, Teuho Jarmo

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Validation of Automated PET Segmentation Methods Based on Connected Components for Myocardium (2021)

IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference record

Siekkinen Reetta, Lehtonen Eero, Teuho Jarmo, Jafari Tadi Mojtaba, Koskinen Juho, Klén Riku

(Vertaisarvioitu artikkeli konferenssijulkaisussa (A4))

Learning to Denoise Gated Cardiac PET Images Using Convolutional Neural Networks (2021)

IEEE Access

Rives Gambin Joaquin, Jafari Tadi Mojtaba, Teuho Jarmo, Klén Riku, Knuuti Juhani, Koskinen Juho, Saraste Antti, Lehtonen Eero

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Investigating the estimation of cardiac time intervals using gyrocardiography (2020)

Physiological Measurement

Dehkordi P, Tavakolian K, Tadi MJ, Zakeri V, Khosrow-khavar F

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Classification of Atrial Fibrillation and Acute Decompensated Heart Failure Using Smartphone Mechanocardiography: A Multi-label Learning Approach (2020)

IEEE Sensors Journal

Saeed Mehrang, Olli Lahdenoja, Matti Kaisti, Mojtaba Jafari Tadi, Tero Hurnanen, Antti Airola, Timo Knuutila, Jussi Jaakkola, Samuli Jaakkola, Tuija Vasankari, Tuomas Kiviniemi, Juhani Airaksinen, Tero Koivisto, Mikko Pänkäälä

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Comprehensive Analysis of Cardiogenic Vibrations for Automated Detection of Atrial Fibrillation Using Smartphone Mechanocardiograms (2019)

IEEE Sensors Journal

Mojtaba Jafari Tadi, Saeed Mehrang, Matti Kaisti, Olli Lahdenoja, Tero Hurnanen, Jussi Jaakkola, Samuli Jaakkola, Tuija Vasankari, Tuomas Kiviniemi, Juhani Airaksinen, Timo Knuutila, Eero Lehtonen, Tero Koivisto, Mikko Pänkäälä

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Reliability of Self-Applied Smartphone Mechanocardiography for Atrial Fibrillation Detection (2019)

IEEE Access

Saeed Mehrang, Mojtaba Jafari Tadi, Tero Hurnanen, Timo Knuutila, Olli Lahdenoja, Jussi Jaakkola, Samuli Jaakkola, Tuija Vasankari, Tuomas Kiviniemi, Juhani Airaksinen, Tero Koivisto, Mikko Pänkäälä

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Clinical assessment of a non-invasive wearable MEMS pressure sensor array for monitoring of arterial pulse waveform, heart rate and detection of atrial fibrillation (2019)

npj Digital Medicine

Matti Kaisti, Tuukka Panula, Joni Leppänen, Risto Punkkinen, Mojtaba Jafari Tadi, Tuija Vasankari, Samuli Jaakkola, Tuomas Kiviniemi, Juhani Airaksinen, Pekka Kostiainen, Ulf Meriheinä, Tero Koivisto, Mikko Pänkäälä

(Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tai data-artikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (A1))

Ota yhteyttä

Linkit

Julkaisut

Järjestä:

End-to-end sensor fusion and classification of atrial fibrillation using deep neural networks and smartphone mechanocardiography (2022)

Deep learning approaches for the cardiovascular disease diagnosis using smartphone (2022)

Effect of respiratory motion correction and CT-based attenuation correction on dual-gated cardiac PET image quality and quantification (2022)

Validation of Automated PET Segmentation Methods Based on Connected Components for Myocardium (2021)

Learning to Denoise Gated Cardiac PET Images Using Convolutional Neural Networks (2021)

Investigating the estimation of cardiac time intervals using gyrocardiography (2020)

Classification of Atrial Fibrillation and Acute Decompensated Heart Failure Using Smartphone Mechanocardiography: A Multi-label Learning Approach (2020)

Comprehensive Analysis of Cardiogenic Vibrations for Automated Detection of Atrial Fibrillation Using Smartphone Mechanocardiograms (2019)

Reliability of Self-Applied Smartphone Mechanocardiography for Atrial Fibrillation Detection (2019)

Clinical assessment of a non-invasive wearable MEMS pressure sensor array for monitoring of arterial pulse waveform, heart rate and detection of atrial fibrillation (2019)