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INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL DIAGNÓSTICO DEL PARTO PREMATURO MEDIANTE LA ELECTROHISTEROGRAFÍA. ÉNFASIS EN GESTACIONES MÚLTIPLES.

Datos básicos

Código:
AICO/2019/220
Protocolo:
AICO/2019/220
EUDRACT:
NCT:
Centro:
Dotación:
Año de incio:
2019
Año de finalización:
2020
PI BIOMÉDICA NACIONAL Finan. Competitiva Pública

Documentos

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Participantes

Financiadores - Promotores

CONSELLERIA DE INNOVACIÓN, UNIVERSIDADES, CIENCIA Y SOCIEDAD DIGITAL

Resultados del Ensayo Clínico

Design and Assessment of a Robust and Generalizable ANN-Based Classifier for the Prediction of Premature Birth by means of Multichannel Electrohysterographic Records

Mas-Cabo, J; (...); Ye-Lin, Y

Article. 10.1155/2019/5373810. 2019

  • Open Access.

New electrohysterogram-based estimators of intrauterine pressure signal, tonus and contraction peak for non-invasive labor monitoring

Benalcazar-Parra, C; (...); Prats-Boluda, G

Article. 10.1088/1361-6579/ab37db. 2019

  • Open Access.

Prediction of Labor Induction Success from the Uterine Electrohysterogram

Benalcazar-Parra, C; (...); Prats-Boluda, G

Article. 10.1155/2019/6916251. 2019

  • Open Access.

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