An explainable deep-learning model to stage sleep states in children and propose novel EEG-related patterns in sleep apnea

Producción Científica

Detalhes bibliográficos
Autores:	Vaquerizo Villar, Fernando, Gutierrez Tobal, Gonzalo César, Calvo, Eva, Álvarez González, Daniel, Kheirandish Gozal, Leila, Campo Matias, Félix del, Gozal, David, Hornero Sánchez, Roberto
Tipo de documento:	artigo
Estado:	Versão publicada
Data de publicação:	2023
País:	España
Recursos:	Universidad de Valladolid
Repositório:	UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid
OAI Identifier:	oai:uvadoc.uva.es:10324/80304
Acesso em linha:	https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107419 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/80304
Access Level:	Acceso aberto
Palavra-chave:	Electroencephalogram (EEG) Deep learning Explainable artificial intelligence (XAI) Gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) Pediatric obstructive sleep apnea (OSA) Sleep staging 3314 Tecnología Médica 3325 Tecnología de las Telecomunicaciones 1203.04 Inteligencia Artificial

Descrição
Resumo:	Producción Científica