Detección de fibrilación ventricular mediante técnicas de aprendizaje profundo

• A. Picon ^[2] ; U. Irusta ^[3] ; A. Alvarez-Gila ^[2] ; E. Aramendi ^[3] ; E. Garrote ^[2] ; U. Ayala ^[4] ; F. Alonso-Atienza ^[1] ; C. Figuera ^[1]
  1. [1] Universidad Rey Juan Carlos

     Universidad Rey Juan Carlos

     Madrid, España

     
  2. [2] Smart Systems Department, Tecnalia, Derio, Spain,
  3. [3] UPV-EHU
  4. [4] Mondragon Univertsitatea

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• Localización: XXXV Congreso anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica: Libro de actas / coord. por Raimon Camps Salat, 2017, ISBN 978-84-9082-797-0, págs. 3-6
• Idioma: español
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