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Machine learning-based detection of in-utero fetal presentation from non-invasive fetal ECG

Titelangaben

Jaeger, Katharina M. ; Nissen, Michael ; Richer, Robert ; Rahm, Simone ; Titzmann, Adriana ; Fasching, Peter A. ; Eskofier, Björn M. ; Leutheuser, Heike:
Machine learning-based detection of in-utero fetal presentation from non-invasive fetal ECG.
In: 2022 IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI) : proceedings. - Piscataway, NJ : IEEE , 2022 . - 01-04
ISBN 978-1-6654-8791-7
DOI: https://doi.org/10.1109/BHI56158.2022.9926804

Weitere Angaben

Publikationsform: Aufsatz in einem Buch
Begutachteter Beitrag: Ja
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik > Lehrstuhl Ambient Assisted Living und Medizinische Assistenzsysteme > Lehrstuhl Ambient Assisted Living und Medizinische Assistenzsysteme - Univ.-Prof. Dr. Heike Leutheuser
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Institut für Informatik > Lehrstuhl Ambient Assisted Living und Medizinische Assistenzsysteme
Titel an der UBT entstanden: Nein
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften
Eingestellt am: 02 Okt 2024 12:18
Letzte Änderung: 11 Nov 2024 08:38
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/90535