CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy (2022)
- Authors:
- Autor USP: RODRIGUES JUNIOR, JOSÉ FERNANDO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.3390/app12157618
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; TECNOLOGIAS DA SAÚDE; TRANSTORNOS DO SONO; APNEIA DO SONO
- Keywords: CPAP; gaussian mixture; clustering; motif
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Applied Sciences
- ISSN: 2076-3417
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, n. 15, p. 1-17, 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, v. 12, n. 15, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app12157618. Acesso em: 21 jan. 2026. -
APA
Rodrigues Junior, J. F., Bailly, S., Pepin, J. -L., Goeuriot, L., Spadon, G., & Amer-Yahia, S. (2022). CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, 12( 15), 1-17. doi:10.3390/app12157618 -
NLM
Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618 -
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618 - Desenvolvimento de um arcabouço para análise visual de informações suportando mineração de dados
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Informações sobre o DOI: 10.3390/app12157618 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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