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Búsqueda por tema: Deep learning.
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LDR ·····ntm##22·····5a#4500
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008 221227s2022####ag#d###f#bm###001#0#spa|d
245 10 $a Estimación del esfuerzo miocárdico en imágenes de resonancia magnética nuclear mediante redes convolucionales profundas / $c Yhibo Blado Radlovacki Parisi.
260 ## $c 2022.
300 ## $a xii, 53 h. : $b il., gráficos. ; $c 30 cm.
502 ## $a Tesis (Ingeniería en Telecomunicaciones)--Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Balseiro, 2022.
504 ## $a Incluye referencias bibliográficas (h. 49-51) $b 32.
500 ## $a Director de tesis: Ariel Hernán Curiale.
500 ## $a Co-Director de tesis: Germán Mato.
500 ## $a La versión original es digital.
100 1# $a Radlovacki Parisi, Yhibo B. $4 dis
700 1# $a Curiale, Ariel H. $4 ths
700 1# $a Mato, Germán. $4 sad
710 2# $a Universidad Nacional de Cuyo. $b Instituto Balseiro $4 dgg.
650 #7 $a Myocardium $x Theses. $2 inist
650 #7 $a Magnetic resonance $x Theses. $2 inist
650 #7 $a Miocardio $x Tesis. $2 inist
650 #7 $a Resonancia magnética $x Tesis. $2 inist
653 ## $a Myocardial strain.
653 ## $a Myocardial strain rate.
653 ## $a Deep learning.
653 ## $a Cardiac function.
653 ## $a Esfuerzo miocárdico.
653 ## $a Tasa de deformación miocárdica.
653 ## $a Redes convolucionales profundas.
653 ## $a Función cardiaca.
040 ## $a arbccab $b spa
856 41 $u http://campi.cab.cnea.gov.ar/tocs/24659.pdf $3 Índice
856 41 $q pdf $s 21Mb $u https://ricabib.cab.cnea.gov.ar/1149/ $3 Texto completo

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