Integrating 3D Model Representation for an Accurate Non-Invasive Assessment of Pressure Injuries with Deep Learning.

Zahia, Sofia; Garcia-Zapirain, Begonya; Elmaghraby, Adel

Zahia, Sofia; Garcia-Zapirain, Begonya; Elmaghraby, Adel.

Afiliación

Zahia S; eVIDA Research Group, University of Deusto, 48007 Bilbao, Spain.
Garcia-Zapirain B; Computer Science and Engineering Department, University of Louisville, Louisville, KY 40292, USA.
Elmaghraby A; eVIDA Research Group, University of Deusto, 48007 Bilbao, Spain.

Sensors (Basel) ; 20(10)2020 May 21.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32455753

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Úlcera por Presión; Humanos; Úlcera por Presión/diagnóstico por imagen

Palabras clave

biomedical sensing; computer-assisted intervention; deep learning and diagnosis; pressure injury

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Úlcera por Presión / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Clinical_trials / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: España Pais de publicación: Suiza

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