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Automatic Detection of Epileptic Seizures with Recurrent and Convolutional Neural Networks

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Automatic Detection of Epileptic Seizures with Recurrent and Convolutional Neural Networks

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Carrión-Ponz, S.; López-Chilet, Á.; Martínez-Bernia, J.; Coll-Alonso, J.; Chorro-Juan, D.; Gomez, J. (2022). Automatic Detection of Epileptic Seizures with Recurrent and Convolutional Neural Networks. Springer. 522-532. https://doi.org/10.1007/978-3-031-13321-3_46

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/204754

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Nombre: Carrion-PonzLopez ...
Tamaño: 1.375Mb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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Metadatos del ítem

Título: Automatic Detection of Epileptic Seizures with Recurrent and Convolutional Neural Networks
Autor: Carrión-Ponz, Salvador López-Chilet, Álvaro Martínez-Bernia, Javier Coll-Alonso, Joan Chorro-Juan, Daniel Gomez, J.A.
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Computer-aided diagnosis based on intelligent systems is an effective strategy to improve the efficiency of healthcare systems while reducing their costs. In this work, the epilepsy detection task is approached in two ...[+]
Palabras clave: Deep learning , Neural networks , Epilepsy , Electroencephalogram
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
ISBN: 978-3-031-06426-5
Fuente:
21st Internarional Conference on Image, Analysis and Processings (ICIAP 2022), Proceedings, Part I, II, III. (issn: 0302-9743 )
DOI: 10.1007/978-3-031-13321-3_46
Editorial:
Springer
Versión del editor: https://doi.org/10.1007/978-3-031-13321-3_46
Título del congreso: 21st Internarional Conference on Image, Analysis and Processings (ICIAP 2022)
Lugar del congreso: Lecce, Italy
Fecha congreso: Mayo 23-27,2022
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/825111/EU/Deep-Learning and HPC to Boost Biomedical Applications for Health/
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/871467/EU
Agradecimientos:
This project has received funding from the European Commission -Horizon 2020 (H2020) under the DeepHealth Project (grant agreement no 825111), and the SELENE project (grant agreement no 871467).
Tipo: Comunicación en congreso Artículo Capítulo de libro

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