English

Automating, Analyzing and Improving Pupillometry with Machine Learning Algorithms

Kalmár György; Büki Alexandra; Kékesi Gabriella; Horváth Gyöngyi; Nyúl László Gábor: Automating, Analyzing and Improving Pupillometry with Machine Learning Algorithms.
ACTA CYBERNETICA, 24 (2). pp. 197-209. ISSN 0324-721X (2019)

[thumbnail of 3989-Manuscript-3241-1-10-20191103.pdf]
Előnézet
 Szöveg
3989-Manuscript-3241-1-10-20191103.pdf - Megjelent verzió
Download (6MB) | Előnézet
Szerző azonosítók:
Kalmár György MTMT
Büki Alexandra MTMT
Kékesi Gabriella MTMT
Horváth Gyöngyi MTMT
Nyúl László Gábor MTMT
Mű típusa: Folyóiratcikk
Folyóirat/kiadvány címe: ACTA CYBERNETICA
Publikáció dátuma: 2019
Kötet: 24
Szám: 2
Oldalak: pp. 197-209
ISSN: 0324-721X
Kar/Egység: Általános Orvostudományi Kar
Természettudományi és Informatikai Kar
Intézmény: Szegedi Tudományegyetem (2000-)
Nyelv: angol
MTMT rekordazonosító: 30972682
DOI azonosító: https://doi.org/10.14232/actacyb.24.2.2019.3
Dátum: 2022. Jún. 24. 15:20
Utolsó módosítás: 2022. Jún. 24. 15:20
URI: http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/24421
Hivatkozások száma a Web of Science® -ben: 1 Idéző cikkek megtekintése a Web of Science® felületén

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet
Repozitóriumi letöltési statisztika

Letöltések

Letöltések havi bontásban az elmúlt egy évben

Bejelentkezés szerkesztőként.
Itt kérhet technikai vagy tartalmi segítséget: publicatio AT ek.szte.hu
Az SZTE Klebelsberg Könyvtár és Levéltár által működtetett SZTE Publicatio Repozitórium megkapta az MTMT Repozitórium Minősítő Bizottságától a "Minősített repozitórium" tanúsítványt.
SZTE Publicatio Repozitórium is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.