文献
J-GLOBAL ID:201902215280867669
整理番号:19A0497324
CNN-LSTMアーキテクチャを用いた深層学習に基づく発作予測のための一般化可能モデル【JST・京大機械翻訳】
A GENERALIZABLE MODEL FOR SEIZURE PREDICTION BASED ON DEEP LEARNING USING CNN-LSTM ARCHITECTURE
著者 (2件):
Shahbazi Mohamad
(Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran)
,
Aghajan Hamid
(Department of Electrical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2018
号:
GlobalSIP
ページ:
469-473
発行年:
2018年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)