Identificador persistente para citar o vincular este elemento: https://accedacris.ulpgc.es/jspui/handle/10553/146997
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.advisorMarrero Callicó, Gustavo Ivánes
dc.contributor.advisorLeón Martín, Sonia Raqueles
dc.contributor.authorGil Ortiz, Leticia María
dc.date.accessioned2025-09-14T20:00:52Z-
dc.date.available2025-09-14T20:00:52Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.otherGestión académica
dc.identifier.urihttps://accedacris.ulpgc.es/jspui/handle/10553/146997-
dc.titleIdentificación De Variables Clínicas, Patológicas E Inmunológicas Asociadas A La Presencia De Cáncer De Mama Mediante Algoritmos De Machine Learning
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typeMasterThesis
dc.contributor.departamentoDepartamento de Ingeniería Electrónica y Automática
dc.type2Trabajo final de máster
dc.identifier.matriculaTFT-58883
dc.identifier.ulpgc
dc.contributor.buulpgcBU-TEL
dc.contributor.titulacionMáster Universitario en Electrónica y Telecomunicación Aplicadas por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
item.fulltextSin texto completo-
item.grantfulltextnone-
crisitem.advisor.deptGIR IUMA: Diseño de Sistemas Electrónicos Integrados para el procesamiento de datos-
crisitem.advisor.deptIU de Microelectrónica Aplicada-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Ingeniería Electrónica y Automática-
crisitem.advisor.deptGIR IUMA: Diseño de Sistemas Electrónicos Integrados para el procesamiento de datos-
crisitem.advisor.deptIU de Microelectrónica Aplicada-
Colección:Trabajo final de máster
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