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Modelo basado en redes neuronales convolucionales y altamen..:

Ors Quixal, R.T ; Ramírez Candela, E ; Ruipérez Campillo, S...
ORS QUIXALl, R.T., et. al. Modelo basado en redes neuronales convolucionales y altamente conexas para la ayuda al diagnóstico de pacientes en coma tras paro cardíaco. En: XLI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, 2023. Pp. 589-592. ISBN: 978-84-17853-76-1. , 2023

Link: http://hdl.handle.net/10317/13708

RT Journal
T1 <Title>Modelo basado en redes neuronales convolucionales y altamente conexas para la ayuda al diagnóstico de pacientes en coma tras paro cardíaco</Title>

UL https://suche.suub.uni-bremen.de/peid=base-ftunivcartag:oai:repositorio.upct.es:10317_13708&Exemplar=1&LAN=DE
				
A1 Ors Quixal, R.T
A1 Ramírez Candela, E
A1 Ruipérez Campillo, S
A1 Pérez Sancho, J.A
A1 Sales Ramón, F
A1 Millet, J
PB Universidad Politécnica de Cartagena
YR 2023
K1 Redes neuronales convolucionales
K1 Paro cardiaco
K1 Estado de coma
K1 Señales de electroencefalografía
K1 Tecnología Electrónica
K1 2406.04 Biomecánica
K1 3314 Tecnología Médica
JF ORS QUIXALl, R.T., et. al. Modelo basado en redes neuronales convolucionales y altamente conexas para la ayuda al diagnóstico de pacientes en coma tras paro cardíaco. En: XLI Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, 2023. Pp. 589-592. ISBN: 978-84-17853-76-1
LK http://hdl.handle.net/10317/13708
DO http://hdl.handle.net/10317/13708
SF ELIB - SuUB Bremen

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