Your browser doesn't support javascript.
loading
TwinEDA: a sustainable deep-learning approach for limb-position estimation in preterm infants' depth images.
Migliorelli, Lucia; Cacciatore, Alessandro; Ottaviani, Valeria; Berardini, Daniele; Dellaca', Raffaele L; Frontoni, Emanuele; Moccia, Sara.
Afiliação
  • Migliorelli L; Università Politecnica delle Marche, Department of Information Engineering, Ancona, Italy.
  • Cacciatore A; Università Degli Studi di Macerata, Department of Humanities, Languages, Mediation, History, Arts, Philosophy, Macerata, Italy. a.cacciatore1@unimc.com.
  • Ottaviani V; Politecnico di Milano, Department of Electronics, Information and Bioengineering, Milan, Italy.
  • Berardini D; Università Politecnica delle Marche, Department of Information Engineering, Ancona, Italy.
  • Dellaca' RL; Politecnico di Milano, Department of Electronics, Information and Bioengineering, Milan, Italy.
  • Frontoni E; Università Degli Studi di Macerata, Department of Political Sciences, Communication, and International Relations, Macerata, Italy.
  • Moccia S; The BioRobotics Institute, Scuola Superiore Sant'Anna, Department of Excellence in Robotics and AI, Pisa, Italy.
Med Biol Eng Comput ; 61(2): 387-397, 2023 Feb.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36441288
Assuntos
Palavras-chave
Texto completo
Adicionar na Minha BVS
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar no Google

Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Recém-Nascido Prematuro / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Qualitative_research / Screening_studies Limite: Humans / Infant / Newborn Idioma: En Revista: Med Biol Eng Comput Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Itália
Texto completo
Adicionar na Minha BVS
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar no Google

Texto completo: 1 Bases de dados: MEDLINE Assunto principal: Recém-Nascido Prematuro / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Qualitative_research / Screening_studies Limite: Humans / Infant / Newborn Idioma: En Revista: Med Biol Eng Comput Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Itália