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Desarrollo de un modelo basado en inteligencia artificial para estimar la recuperación neurológica del estado de coma tras paro cardíaco

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Desarrollo de un modelo basado en inteligencia artificial para estimar la recuperación neurológica del estado de coma tras paro cardíaco

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Ors Quixal, RT. (2023). Desarrollo de un modelo basado en inteligencia artificial para estimar la recuperación neurológica del estado de coma tras paro cardíaco. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/196007

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Título: Desarrollo de un modelo basado en inteligencia artificial para estimar la recuperación neurológica del estado de coma tras paro cardíaco
Otro titulo: Artificial intelligence-based model to estimate neurological recovery from coma after cardiac arrest.
Desenvolupament d'un model basat en intel·ligència artificial per a estimar la recuperació neurològica de l'estat de coma darrere aturada cardíaca.
Autor: Ors Quixal, Rafael Teodoro
Director(es): Millet Roig, José Castells Ramón, Francisco Sales
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Fecha acto/lectura:
2023-07-17
Fecha difusión:
Resumen:
[ES] Este proyecto surge como respuesta a un reto internacional "The George B. Moody PhysioNet Challenge", lanzado por el Computing in Cardiology (CinC), en el cual participa el grupo BioITACA. El reto consiste en el ...[+]


[EN] This project emerged as a response to the international challenge "The George B. Moody PhysioNet Challenge"proposed by Computing in Cardiology (CinC), in which the BioITACA group participates. The challenge involves ...[+]
Palabras clave: EEG , Daño/rendimiento cerebral , Explicabilidad , Paro cardíaco y coma , Inteligencia artificial , Conv3D , Redes neuronales densas , Brain damage/performance , Electroencephalography , Cardiac arrest and coma , Artificial intelligence , Dense neural networks , Explainability.
Derechos de uso: Reconocimiento - Compartir igual (by-sa)
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Titulación: Grado en Ingeniería Biomédica-Grau en Enginyeria Biomèdica
Tipo: Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado

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