Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/106104
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorPérez Acosta, Guillermoen_US
dc.contributor.authorNavarro Mesa, Juan Luisen_US
dc.contributor.authorBlanco López, Joséen_US
dc.contributor.authorSantana Cabrera, Lucianoen_US
dc.contributor.authorSuárez Araujo, Carmen Pazen_US
dc.contributor.authorMartín González, Juan C.en_US
dc.date.accessioned2021-03-23T10:36:50Z-
dc.date.available2021-03-23T10:36:50Z-
dc.date.issued2020en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/106104-
dc.languagespaen_US
dc.relationCOVID-19. Prevención basada en inteligencia artificialen_US
dc.relationAplicación de técnicas de machine learning para la detección temprana de obstrucción del tubo endotraqueal en pacientes COVID-19 en UCI Entidad de realización: Universidad de las Palmas de Gran Canariaen_US
dc.subject120304 Inteligencia artificialen_US
dc.subject3314 Tecnología médicaen_US
dc.titleUna aproximación a la detección temprana de obstrucción del tubo endotraqueal en pacientes COVID-19 basada en Machine Learning estadísticoen_US
dc.typePósteren_US
dc.relation.conferenceLV Congreso Nacional Online de la Sociedad Española de Medicina Intensiva, Crítica y Unidades Coronarias (SEMICYUC) 2020en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Póster de congresosen_US
dc.description.notas877 / COVID-19 PÓSTER ORALen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.date.coverdate10/2020en_US
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-TELen_US
item.fulltextSin texto completo-
item.grantfulltextnone-
crisitem.event.eventsstartdate26-10-2020-
crisitem.event.eventsenddate30-10-2020-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.deptGIR IUCES: Computación inteligente, percepción y big data-
crisitem.author.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.author.orcid0000-0003-3860-3424-
crisitem.author.orcid0000-0002-8826-0899-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación-
crisitem.author.parentorgIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.author.fullNameNavarro Mesa, Juan Luis-
crisitem.author.fullNameSuárez Araujo, Carmen Paz-
Colección:Actas de congresos
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actualizado el 27-may-2023

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