Amose²: una metodología de caracterización del error en segmentación de objetos amorfos. La segmentación de hiperintensidades cerebrales como caso de estudio

Díaz López, Estela. Amose²: una metodología de caracterización del error en segmentación de objetos amorfos. La segmentación de hiperintensidades cerebrales como caso de estudio . 2022. Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Sistemas Inteligentes

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título Amose²: una metodología de caracterización del error en segmentación de objetos amorfos. La segmentación de hiperintensidades cerebrales como caso de estudio
Autor(es) Díaz López, Estela
Materia(s) Ingeniería Informática
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Sistemas Inteligentes
Director de tesis Rincón Zamorano, Mariano
Bachiller Mayoral, Margarita
Fecha 2022
Formato application/pdf
Identificador tesisuned:ED-Pg-SisInt-Ediaz
http://e-spacio.uned.es/fez/view/tesisuned:ED-Pg-SisInt-Ediaz
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
Versión Tipo de filtro
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Creado: Fri, 17 Mar 2023, 21:24:00 CET