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In-Silico Data Based Machine Learning Technique Predicts Premature Ventricular Contraction Origin Coordinates

 Andony Arrieula , Hubert Cochet , Pierre Jaïs , Michel Haïssaguerre , Nejib Zemzemi , et al.
Computing in Cardiology 2021 - 48th Computing in Cardiology Conference, Sep 2021, Brno / Virtual, Czech Republic
Communication dans un congrès hal-03364532v1
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A Patient-Specific Equivalent Dipole Model

 Gabriel Cardoso , Geneviève Robin , Andony Arrieula , Mark Potse , Michel Haïssaguerre , et al.
Computing in Cardiology 2022, Sep 2022, Tampere, Finland
Communication dans un congrès hal-03936912v1
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Deep Learning for Model Correction in Cardiac Electrophysiological Imaging

 Victoriya Kashtanova , Ibrahim Ayed , Andony Arrieula , Mark Potse , Patrick Gallinari , et al.
MIDL 2022 - Medical Imaging with Deep Learning, Jul 2022, Zurich, Switzerland
Communication dans un congrès hal-03687596v1
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An Improved Iterative Pace-Mapping Algorithm to Detect the Origin of Premature Ventricular Contractions

 Andony Arrieula , Hubert Cochet , Pierre Jaïs , Michel Haïssaguerre , Mark Potse
CinC 2020 - Computing in Cardiology, Sep 2020, Rimini / Virtual, Italy. ⟨10.22489/CinC.2020.062⟩
Communication dans un congrès hal-02944731v5
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Méthodes numériques d'apprentissage pour faciliter la localisation des arythmies ventriculaires lors d'une procédure d'ablation

 Andony Arrieula
Modélisation et simulation. Université de Bordeaux, 2022. Français. ⟨NNT : 2022BORD0271⟩
Thèse tel-03875870v1
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In-Silico Evaluation of an Iterative Pace-Mapping Technique to Guide Catheter Ablation of Ventricular Ectopy

 Andony Arrieula , Hubert Cochet , Pierre Jaïs , Michel Haïssaguerre , Mark Potse
CinC 2019 - Computing in Cardiology 2019, Sep 2019, Singapour, Singapore. ⟨10.22489/CinC.2019.351⟩
Communication dans un congrès hal-02299186v4
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Prédiction de l'affluence journalière dans un réseau de transports urbains

 Apolline Louvet , Andony Arrieula , Jean Prost , Paul Freulon
2020
Pré-publication, Document de travail hal-03043105v1
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