Exploració per autor "González Abril, Luis"
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Generative adversarial networks for anonymized healthcare of lung cancer patients
González Abril, Luis; Angulo Bahón, Cecilio; Ortega Ramírez, Juan Antonio; López Guerra, José Luis (2021-09-01)
Article
Accés obertThe digital twin in health care is the dynamic digital representation of the patient’s anatomy and physiology through computational models which are continuously updated from clinical data. Furthermore, used in combination ... -
Máquinas de soporte vectorial sobre conjuntos de datos no balanceados: propuesta de un nuevo sesgo
Núñez Castro, Haydemar; González Abril, Luis; Angulo Bahón, Cecilio (2012-09)
Report de recerca
Accés obertEn el aprendizaje con conjuntos de datos no balanceados, la máquina de soporte vectorial (SVM) puede exhibir un bajo rendimiento sobre la clase minoritaria ya que, como otras máquinas de aprendizaje, están diseñadas para ... -
Modificación del sesgo de una SVM entrenada sobre clases no balanceadas
Núñez Castro, Haydemar; Angulo Bahón, Cecilio; González Abril, Luis (Universidad de Sevilla, 2011)
Text en actes de congrés
Accés obertEn el área de aprendizaje automático, uno de los problemas que se presenta es el relacionado con las clases no balanceadas. Esto ocurre cuando en el conjunto de datos se dispone de muchos ejemplos de una clase, pero ... -
Online motion recognition using an accelerometer in a mobile device
Fuentes, Daniel; González Abril, Luis; Angulo Bahón, Cecilio; Ortega Ramírez, Juan Antonio (2012)
Article
Accés obertThis paper introduces a new method to implement a motion recognition process using a mobile phone fitted with an accelerometer. The data collected from the accelerometer are interpreted by means of a statistical study and ... -
Statistical validation of synthetic data for lung cancer patients generated by using generative adversarial networks
González Abril, Luis; Angulo Bahón, Cecilio; Antonio Ortega, Juan; López Guerra, José Luis (2022-10-01)
Article
Accés obertThe development of healthcare patient digital twins in combination with machine learning technologies helps doctors in therapeutic prescription and in minimally invasive intervention procedures. The confidentiality of ...