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International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Volumen 33 (2023): Edición 3 (Septiembre 2023)
Acceso abierto
Constant Q–Transform–Based Deep Learning Architecture for Detection of Obstructive Sleep Apnea
Usha Rani Kandukuri
Usha Rani Kandukuri
Department of Biotechnology and Medical Engineering, National Institute of Technology
Odisha, India
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Kandukuri, Usha Rani
,
Allam Jaya Prakash
Allam Jaya Prakash
School of Computing Science and Engineering (SCOPE), VIT Vellore
Vellore, India
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Prakash, Allam Jaya
,
Kiran Kumar Patro
Kiran Kumar Patro
Department of Electronics and Communication Engineering, Aditya Institute of Technology and Management
India
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Patro, Kiran Kumar
,
Bala Chakravarthy Neelapu
Bala Chakravarthy Neelapu
Department of Biotechnology and Medical Engineering, National Institute of Technology
Odisha, India
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Neelapu, Bala Chakravarthy
,
Ryszard Tadeusiewicz
Ryszard Tadeusiewicz
Department of Biocybernetics and Biomedical Engineering, AGH University of Science and Technology
Cracow, Poland
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Tadeusiewicz, Ryszard
y
Paweł Pławiak
Paweł Pławiak
Department of Computer Science, Cracow University of Technology
Cracow, Poland
Institute of Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences
Gliwice, Poland
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Pławiak, Paweł
21 sept 2023
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Volumen 33 (2023): Edición 3 (Septiembre 2023)
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Publicado en línea:
21 sept 2023
Páginas:
493 - 506
Recibido:
24 nov 2022
Aceptado:
18 may 2023
DOI:
https://doi.org/10.34768/amcs-2023-0036
Palabras clave
apnea
,
convolutional neural network
,
constant Q-transform
,
deep learning
,
single-lead ECG signals
,
non-apnea
,
obstructive sleep apnea
© 2023 Usha Rani Kandukuri et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
