Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES JUNIOR, JOSÉ FERNANDO - ICMC ; FLOREZ, ALEXANDER YLNNER CHOQUENAIRA - ICMC ; SCABORA, LUCAS DE CARVALHO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/CBMS49503.2020.00118
- Subjects: REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BANCO DE DADOS; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); TECNOLOGIAS DA SAÚDE; PROGNÓSTICO
- Keywords: data augmentation; deep learning; clinical trajectory; automated clinical prediction
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2020
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2372-9198
- Conference titles: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
FLOREZ, Alexander Ylnner Choquenaira et al. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Florez, A. Y. C., Scabora, L. de C., Amer-Yahia, S., & Rodrigues Junior, J. F. (2020). Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS49503.2020.00118 -
NLM
Florez AYC, Scabora L de C, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118 -
Vancouver
Florez AYC, Scabora L de C, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118 - APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention
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Informações sobre o DOI: 10.1109/CBMS49503.2020.00118 (Fonte: oaDOI API)
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