- -

Modelado y análisis de datos procedentes de sistemas de imagen para diagnóstico médico mediante Mathematica

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

Share/Send to

Cited by

Statistics

Modelado y análisis de datos procedentes de sistemas de imagen para diagnóstico médico mediante Mathematica

Show full item record

Ortigosa, N.; Cerdá Boluda, J. (2017). Modelado y análisis de datos procedentes de sistemas de imagen para diagnóstico médico mediante Mathematica. Modelling in Science Education and Learning. 10(1):277-288. doi:10.4995/msel.2017.6662

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/79860

Files in this item

Item Metadata

Title: Modelado y análisis de datos procedentes de sistemas de imagen para diagnóstico médico mediante Mathematica
Secondary Title: Modelling and analysis of data from imagingsystems for medical diagnosis usingMathematica
Author:
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada - Institut Universitari de Matemàtica Pura i Aplicada
Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació
Issued date:
Abstract:
[EN] Modelling in Science Education and Learninghttp://polipapers.upv.es/index.php/MSELMSELModellingin Science Education and LearningModelling in Science Education and LearningVolume 10 (1), 2017doi: 10.4995/msel.2017.66 ...[+]


[ES] Los sistemas de imagen para diagnóstico médico son una de las tecnologías que han despertado gran interés en los últimos años. Precisamente por presentar un marcado carácter multidisciplinar, aunando matemáticas, ...[+]
Subjects: Imagen médica , Mathematica , Análisis de imagen , Medical imaging , Image analysis
Copyrigths: Reconocimiento - No comercial (by-nc)
Source:
Modelling in Science Education and Learning. (eissn: 1988-3145 )
DOI: 10.4995/msel.2017.6662
Publisher:
Universitat Politècnica de València
Publisher version: https://doi.org/10.4995/msel.2017.6662
Type: Artículo

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record