Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12530/54470
Título : Interpreting clinical latent representations using autoencoders and probabilistic models
Autor : 
Filiación: Dirección Económica-Financiera. Hospital Universitario de Fuenlabrada
Mesh: Models, Statistical
Latent Class Analysis
Decs: Análisis de Clases Latentes
Modelos Estadísticos
Fecha de publicación : 16-nov-2021
Editorial : Elsevier BV
Citación : Chushig-Muzo D, Soguero-Ruiz C, Miguel Bohoyo P, Mora-Jiménez I. Interpreting clinical latent representations using autoencoders and probabilistic models. Artificial Intelligence in Medicine. 2021;122:102211.
URI : https://hdl.handle.net/20.500.12530/54470
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
ISSN : 0933-3657
Aparece en las colecciones: Hospitales > H. U. de Fuenlabrada > Artículos

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Artifical Intelligence Medicine.pdf2,11 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons