VasculAI

Les sites CrossS3

Switch site
  • Agenda
  • Actualités
  • Contact
    • fr
    • CrossS3
    • Objectifs
    • Technologies
    • Ressources

    Ressources

    Retrouvez l’ensemble de nos articles scientifiques et données techniques

    Filters
    • Context-Aware Deep Learning for Biomedical Time Series Analysis

      VasculAI

      Context-Aware Deep Learning for Biomedical Time Series Analysis

      Paper Fonteyn, Karel. Context-Aware Deep Learning for Biomedical Time Series Analysis. Ghent University. Faculty of Engineering and Architecture, 2026. (https://biblio.ugent.be/publication/01KKKB78QC0R4W7WT8EACMPA9P) Documents 16 March 2026 – UGent

      Découvrir le projet : Context-Aware Deep Learning for Biomedical Time Series Analysis
    • CSD-AFNet : computationally efficient atrial fibrillation classification from ECGs using 2D causal strided dilated convolutions

      VasculAI

      CSD-AFNet : computationally efficient atrial fibrillation classification from ECGs using 2D causal strided dilated convolutions

      Paper L. Bontinck, A. Steyaert, H. Chen, T. Dhaene, and D. Deschrijver, “CSD-AFNet : computationally efficient atrial fibrillation classification from ECGs using 2D causal strided dilated convolutions,” in 2025 IEEE EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), Atlanta,…

      Découvrir le projet : CSD-AFNet : computationally efficient atrial fibrillation classification from ECGs using 2D causal strided dilated convolutions
    • Comprehensive Analysis of Hybrid Approaches to Li-Fi and LPWAN Systems for IoT with Satellite-Assisted Communication

      VasculAI

      Comprehensive Analysis of Hybrid Approaches to Li-Fi and LPWAN Systems for IoT with Satellite-Assisted Communication

      Paper Adi, P. D. P. et al. (2025). Comprehensive Analysis of Hybrid Approaches to Li-Fi and LPWAN Systems for IoT with Satellite-Assisted Communication. IETE Technical Review, 42(5), 597-631, doi.org/10.1080/02564602.2025.2560812 Documents 29 September 2025 – UPHF

      Découvrir le projet : Comprehensive Analysis of Hybrid Approaches to Li-Fi and LPWAN Systems for IoT with Satellite-Assisted Communication
    • Augmentation-Free Longitudinal Modeling Through Structuring Whitened Embeddings

      VasculAI

      Augmentation-Free Longitudinal Modeling Through Structuring Whitened Embeddings

      Paper Fonteyn, K., Bontinck, L., Dhaene, T., & Deschrijver, D. (2025). Augmentation-Free Longitudinal Modeling Through Structuring Whitened Embeddings. IEEE Access. Documents 11 September 2025 – UGent

      Découvrir le projet : Augmentation-Free Longitudinal Modeling Through Structuring Whitened Embeddings
    • Mid-term benefits and short-term haemodynamic evaluation by kinocardiography of left bundle branch pacing compared with apical ventricular pacing

      VasculAI

      Mid-term benefits and short-term haemodynamic evaluation by kinocardiography of left bundle branch pacing compared with apical ventricular pacing

      Paper Godart, D., Godart, P., Lemaitre, J., Therasse, A., Migeotte, P. F., Rozen, L., Collet, A., & Carlier, S. (2025). Mid-term benefits and short-term haemodynamic evaluation by kinocardiography of left bundle branch pacing compared with apical ventricular pacing. European Heart…

      Découvrir le projet : Mid-term benefits and short-term haemodynamic evaluation by kinocardiography of left bundle branch pacing compared with apical ventricular pacing
    • Estimation des seuils ventilatoires lors d’un test à l’effort à partir de signaux SCG et BCG : vers une alternative mobile à l’ergospirométrie

      VasculAI

      Estimation des seuils ventilatoires lors d’un test à l’effort à partir de signaux SCG et BCG : vers une alternative mobile à l’ergospirométrie

      Paper Lombardo, T. (2025). Estimation des seuils ventilatoires lors d’un test à l’effort à partir de signaux SCG et BCG : vers une alternative mobile à l’ergospirométrie (T. Dutoit, S. Carlier, F. Marelli, P.-F. Migeotte, & A. Collet) [Mémoire de…

      Découvrir le projet : Estimation des seuils ventilatoires lors d’un test à l’effort à partir de signaux SCG et BCG : vers une alternative mobile à l’ergospirométrie
    • Revolutionizing vascular monitoring (« Researchers’ Tuesday »)

      VasculAI

      Revolutionizing vascular monitoring (« Researchers’ Tuesday »)

      Paper Kevin Stekelorom, Puput Dani Prasetyo Adi, Karim Dogheche, Nasrullah Armi, Iyad Dayoub, El Hadj Dogheche.. Revolutionizing vascular monitoring. Mardi des chercheurs 2025, Apr 2025, Valenciennes, France. Documents 1st April 2025 – UPHF« Researchers’ Tuesday 2025 »

      Découvrir le projet : Revolutionizing vascular monitoring (« Researchers’ Tuesday »)
    • Revolutionizing vascular monitoring – « Franco-indonesian workshop »

      VasculAI

      Revolutionizing vascular monitoring – « Franco-indonesian workshop »

      Paper Kevin Stekelorom, Puput Dani Prasetyo Adi, Karim Dogheche, Nasrullah Armi, Iyad Dayoub, El Hadj Dogheche.. « Revolutionizing vascular monitoring. » Workshop BRIN-UPHF Decembre 2024 Documents 15 December 2024 – UPHF1st Franco-indonesian cooperation workshop

      Découvrir le projet : Revolutionizing vascular monitoring – « Franco-indonesian workshop »
    • Improvement of LR-FHSS LPWAN Satellite Communication for IoMT

      VasculAI

      Improvement of LR-FHSS LPWAN Satellite Communication for IoMT

      Paper P. D. Prasetyo Adi, E. Dogheche, I. Dayoub, K. Stekelorom, D. Remiens, N. Armi, « Improvement of LR-FHSS LPWAN Satellite Communication for IoMT, » 2024 7th International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems (ISRITI), Yogyakarta, Indonesia, 2024, pp.…

      Découvrir le projet : Improvement of LR-FHSS LPWAN Satellite Communication for IoMT
    • ECGencode: Compact and Computationally Efficient Deep Learning Feature Encoder for ECG Signals

      VasculAI

      ECGencode: Compact and Computationally Efficient Deep Learning Feature Encoder for ECG Signals

      Paper L. Bontinck et al., « ECGencode: Compact and Computationally Efficient Deep Learning Feature Encoder for ECG Signals », Expert Systems with Applications. DOI: 10.1016/j.eswa.2024.124775 Documents 1 December 2024 – UGent

      Découvrir le projet : ECGencode: Compact and Computationally Efficient Deep Learning Feature Encoder for ECG Signals
    Projet pilote
    Partenaires
    • Site du partenaire
    • Site du partenaire
    • Site du partenaire
    Co-financeurs
    • West-Vlaanderen
      Site du partenaire
    • Site du partenaire
    • Site du partenaire
    • Site du partenaire
    • Site du partenaire

    Inscrivez-vous à notre Newsletter

    S’inscrire à la newsletter

    Besoin d’informations ?
Contactez-nous !

    Nous contacter

    VasculAI est un projet transfrontalier innovant qui utilise l’intelligence artificielle 🤖 et des technologies avancées pour améliorer la prévention cardiovasculaire.

    • Contactez-nous
    • Suivez-nous

    VasculAI

    • Objectifs
    • Technologies
    • Actualités
    • Agenda
    • Contact

    Projets

    • Re-Aps
    • FoodRadars
    • SecuWeb
    • ValsculAI
    • R-EU-Cycle
    • Tech4Fab
    • ALCOVE

    2025 CrossS3

    •

    Mentions légales

    Politique de confidentialité

    01. Vous êtes ?

    • Associations professionnelles

      Etiam rhoncus. Donec mollis hendrerit risus. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Curabitur turpis.

    • Entreprises

      Etiam rhoncus. Donec mollis hendrerit risus. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Curabitur turpis.

    • Co-financeurs

    • Entreprises

      Etiam rhoncus. Donec mollis hendrerit risus. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Curabitur turpis.

    • Particuliers

      Etiam rhoncus. Donec mollis hendrerit risus. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Curabitur turpis.

    • Particuliers

      Etiam rhoncus. Donec mollis hendrerit risus. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Curabitur turpis.

    • Associations professionnelles

      Etiam rhoncus. Donec mollis hendrerit risus. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Curabitur turpis.

    • Universités ou centres de recherche

      Etiam rhoncus. Donec mollis hendrerit risus. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Curabitur turpis.

    • Universités ou centres de recherche

      Etiam rhoncus. Donec mollis hendrerit risus. Donec mi odio, faucibus at, scelerisque quis, convallis in, nisi. Curabitur turpis.

    02.. Secteurs d'intérêt

    • Alimentation durable

    • Économie circulaire

    • Digitalisation

    • Digitalisation

    • Digitalisation

    • Digitalisation

    • Digitalisation

    • Digitalisering

    • Alimentation durable

    • Économie circulaire

    • Soins de santé

    • Soins de santé

    03. Projets proposés

    Retour

    Les sites CrossS3

    Le projet pilote et les 7 projets constitutifs