文献
J-GLOBAL ID:202002248929862915
整理番号:20A0813728
パーキンソン病のためのタスク状態EEG検出におけるCNNとRNNを実行するハイブリッド畳込みリカレントニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】
Hybrid Convolutional Recurrent Neural Networks Outperform CNN and RNN in Task-state EEG Detection for Parkinson’s Disease
著者 (5件):
Shi Xinjie
(CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,Guangdong,China)
,
Wang Tianqi
(CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,Guangdong,China)
,
Wang Lan
(CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,Guangdong,China)
,
Liu Hanjun
(The First Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University,Department of Rehabilitation Medicine,Guangzhou,Guangdong,China)
,
Yan Nan
(CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences,Shenzhen,Guangdong,China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2019
号:
APSIPA ASC
ページ:
939-944
発行年:
2019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)