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Anfallsvorhersage aus Daten intrakranieller EEGs mittels Maschinellem Lernen

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Glasraum UG - Wissenschaftliches Programm

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Anfallsvorhersage aus Daten intrakranieller EEGs mittels Maschinellem Lernen

Thema

  • Neurophysiologie und EEG

Mitwirkende

Georg Leonhardt (Dresden / DE), Sotirios Kalousios (Dresden / DE), Hongliu Yang (Dresden / DE), Jens Müller (Dresden / DE), Matthias Eberlein (Dresden / DE), Ronald Tetzlaff (Dresden / DE), Matthias Kirsch (Dresden / DE), Gabriele Schackert (Dresden / DE)

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