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Editorial: Deep Learning in Aging Neuroscience

dc.contributor.authorRamírez Pérez De Inestrosa, Javier 
dc.contributor.authorGorriz Sáez, Juan Manuel 
dc.date.accessioned2021-02-11T12:22:51Z
dc.date.available2021-02-11T12:22:51Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationRamírez J, Górriz JM, Ortiz A, Cole JH and Dyrba M (2020) Editorial: Deep Learning in Aging Neuroscience. Front. Neuroinform. 14:573974. doi: 10.3389/fninf.2020.573974es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/66468
dc.description.sponsorshipMINECO/FEDER TEC2015-64718-R RTI2018-098913-B-100 PGC2018-098813-B-C32es_ES
dc.description.sponsorshipGeneral Secretariat for Universities, Research and Technology of the Junta de Andalucia under FEDER Andalucia project A-TIC-117-UGR18es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherFRONTIERS MEDIA SAes_ES
dc.rightsAtribución 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.subjectDeep learninges_ES
dc.subjectConvolutional Neural Networks (CNNs)es_ES
dc.subjectBrain age estimationes_ES
dc.subjectNeurodegenerative diseaseses_ES
dc.subjectAutomated diagnosises_ES
dc.subjectBrain image segmentationes_ES
dc.titleEditorial: Deep Learning in Aging Neurosciencees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.identifier.doi10.3389/fninf.2020.573974


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Nombre:
fninf-14-573974.pdf
Tamaño:
128.2Kb
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PDF

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