Evaluation of Machine-Learning Approaches to Estimate Sleep Apnea Severity From At-Home Oximetry Recordings

  1. Gutiérrez-Tobal, G.C.
  2. Álvarez, D.
  3. Crespo, A.
  4. Del Campo, F.
  5. Hornero, R.
Aldizkaria:
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics

ISSN: 2168-2194

Argitalpen urtea: 2019

Alea: 23

Zenbakia: 2

Orrialdeak: 882-892

Mota: Artikulua

DOI: 10.1109/JBHI.2018.2823384 GOOGLE SCHOLAR lock_openUVADOC editor

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DIAGNÓSTICO Y ESTIMACIÓN DE SEVERIDAD DEL SÍNDROME DE LA APNEA-HIPOPNEA DEL SUEÑO EN NIÑOS MEDIANTE PROCESADO AUTOMÁTICO DE SEÑALES OXIMÉTRICAS

2016/00211/001

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