Ver Investigador - - Prisma - Unidad de Bibliometría

Elena Escobar Linero

FEDER US
eescobar@us.es

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Tipo Año Título Fuente
Artículo2023 A Robust Ensemble of Convolutional Neural Networks for the Detection of Monkeypox Disease from Skin Images SENSORS
Artículo2023 Designing and evaluating a wearable device for affective state level classification using machine learning techniques EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Capítulo2023 Evolution and Tendency on the Feature Extraction Process for Diagnostic Aid in Healthcare Recent Advancements in Smart Remote Patient Monitoring, Wearable Devices, and Diagnostics Systems
Artículo2023 Smart shoe insole based on polydimethylsiloxane composite capacitive sensors SENSORS
Artículo2023 Using machine learning-based systems to help predict disengagement from the legal proceedings by women victims of intimate partner violence in Spain. PLOS ONE
Artículo2023 Wearable Health Devices for Diagnosis Support: Evolution and Future Tendencies SENSORS
Capítulo2022 Diseño y desarrollo de sistema IoT para el control y monitorización de personas Sinergias en la investigación en STEM
Capítulo2022 Diseño, desarrollo y testeo de copa menstrual inteligente con reconocimiento de posición y aviso de llenado Sinergias en la investigación en STEM
Artículo2022 On the feature extraction process in machine learning. An experimental study about guided versus non-guided process in falling detection systems ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Capítulo2022 Perspective chapter: Internet of Things in Healthcare - New Trends, Challenges and Hurdles Internet of Things - New Trends, Challenges and Hurdles [Working Title]
Capítulo2022 Sistema lumínico para la medición de la reacción motora Sinergias en la investigación en STEM
Artículo2022 Worker’s physical fatigue classification using neural networks EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Este investigador no ha dirigido/tutorizado tesis

Proyectos de Investigación

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
01/02/2020 30/04/2022 Contratado Understanding Daily Multiple Sclerosis related Fatigue: a Participatory Health Informatics Approach (MSF-PHIA) (US-1263715) Junta de Andalucía (Consejería de Economía y Conocimiento) (Autonómico)
01/01/2022 31/05/2023 Contratado Diagnóstico asistido de señales biomédicas mediante clasificación con Deep-Learning incremental (DAFNE) (US-1381619) Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad (Autonómico)
El investigador no tiene ningún resultado de investigación asociado