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Linear models of intrapartum uterine pressure-fetal heart rate interaction for the normal and hypoxic fetus., , , und . EMBC, Seite 6434-6437. IEEE, (2006)Arrhythmia Classification of Reduced-Lead Electrocardiograms by Scattering-Recurrent Networks., , , , , und . CinC, Seite 1-4. IEEE, (2021)LSTM Modeling of Perinatal Fetal Heart Rate., und . CinC, Seite 1-4. IEEE, (2019)State-Space Detection of the Impulse Response Gain and Delay From Intrapartum Cardiotocography., und . CinC, Seite 1-4. www.cinc.org, (2018)Intrapartum Fetal-State Classification Using Long Short-Term Memory Neural Networks., und . CinC, www.cinc.org, (2017)A Machine Learning Approach to the Detection of Fetal Hypoxia during Labor and Delivery., , , und . AI Magazine, 33 (2): 79-90 (2012)Multi-Chain Semi-Markov Analysis of Intrapartum Cardiotocography., , , , , , , , und . EMBC, Seite 1948-1952. IEEE, (2022)Temporal Evolution of Intrapartum Fetal Heart Rate Features., , , , , , , , und . CinC, Seite 1-4. IEEE, (2021)Phonocardiographic Murmur Detection by Scattering-Recurrent Networks., und . CinC, Seite 1-4. IEEE, (2022)Assessing Intrapartum Risk of Hypoxic Ischemic Encephalopathy Using Fetal Heart Rate With Long Short-Term Memory Networks., , , , , , , , , und . CinC, Seite 1-4. IEEE, (2022)