Digital applications for nutrition counselling (Lavinia) and cardiovascular risk assessment (WIWE) – intelligent devices of prevention

1. Egészségjelentés 2015. Információk a hazai egészségveszteségek csökkentéséhez. NEFI 2015, Budapest.Search in Google Scholar

2. Balog J, Sasi-Szabó L, Kinross J, Lewis MR, Muirhead LJ, Veselkov K, Mirnezami R, Dezső B, Damjanovich L, Darzi A, Nicholson JK, Takáts Z. Intraoperative tissue identification using rapid evaporative ionization mass spectrometry. Sci. Transl. Med. 2013 Jul 17;5(194):194ra93.10.1126/scitranslmed.300562323863833Search in Google Scholar

3. Juhasz T, Djotyan G, Loesel FH, Kurtz RM, Horvath C, Bille JF, Mourou G. Applications of Femtosecond Lasers in Corneal Surgery. Laser Physics, 2000. Vol. 10, No. 2, , pp. 495 – 500.Search in Google Scholar

4. Ritchie H, Roser M. Noncommunicable Diseases Country Profiles 2014, WHO Press, Geneva, Switzerland Causes of Death Published online at OurWorldInData.org.(2019)Search in Google Scholar

5. GBD 2017 Diet Collaborators. Health effects of dietary risks in 195 countries, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017, The Lancet, May 11, 2019, Volume 393, Issue 10184, P1958-1972,Search in Google Scholar

6. Kozmann Gy, Gaál B, Vassányi I. Étkezési javaslat automatizált generálása táplálkozási és életmód-tanácsadó rendszerhez. 2003. / 3 IME II. évfolyam, , 51-5Search in Google Scholar

7. Gaál B, Vassányi I, Pintér B, Kozmann Gy. Táplálkozástanácsadó szakértői rendszer. 2011. június, 33-37. IME X. évfolyam 5. számSearch in Google Scholar

8. Szálka B, Kósa I, Vassányi I, Mák E. Diabetesesek dietoterápiájának és önmenedzselésének támogatása mobilapplikációk használatával. 2016 Orv. Hetilap: 157. évfolyam, 29. szám, 1147–1153.10.1556/650.2016.30458Search in Google Scholar

9. Park L, Lee S, Jeon M. Atrial fibrillation detection by heart rate variability in Poincare plot, BioMedical Engineering OnLine, 2009, 8, 38.10.1186/1475-925X-8-38280347920003345Search in Google Scholar

10. Tuboly G, Kozmann Gy, Vassányi I. Távmonitorozásra is alkalmas pitvari fibrilláció detektálási módszer, 2014, IME, 1, 40-44.Search in Google Scholar

11. Young TY Calvert TW. Classification, Estimation, and Pattern Recognition American Elsevier, New York 1973Search in Google Scholar

12. Tuboly G, Kozmann Gy, Kiss O, Merkely B. Atrial Fibrillation Detection Based on Poincaré Plot and P Wave Analysis, 2019 12th International Conference on Measurement, IEEE, 2019, 17-20.10.23919/MEASUREMENT47340.2019.8779967Search in Google Scholar

13. Zaniboni M, Pollard AE, Yang L, Spitzer KW. Beat-to-beat repolarization variability in ventricular myocytes and its suppression by electrical coupling, Am J Physiol Heart Circ Physiol, 2000, 278, H677-H687.10.1152/ajpheart.2000.278.3.H67710710334Search in Google Scholar

14. Geselowitz DB. The ventricular gradient revisited: relation to the area under the action potential, IEEE Trans Biomed Eng, 1983, 1, 76-77.10.1109/TBME.1983.3251726826192Search in Google Scholar

15. Kozmann Gy, Tuboly G, Kozmann Gy Z, Kiss O, Merkely B. Kardiovaszkuláris rizikótényezők okostelefonos vizsgálata, 2016. / 4, IME, XV. évfolyam 42-46Search in Google Scholar

16. Kozmann Gy, Tuboly G, Szathmáry V, Švehlíková J, Tyšler M. Computer modelling of beat-to-beat repolarization heterogeneity in human cardiac ventricles, Biomedical Signal Processing and Control. 2014 14, 285–29010.1016/j.bspc.2014.08.008Search in Google Scholar