- Titre
- COUGH-COV : étude de faisabilité d'un test de dépistage non-invasif de la COVID-19 par l'analyse du spectrogramme sonore de la toux via un algorithme d'intelligence artificielle
- Créateurs - sans rôle
- Guillaume Levert - Thèses d'exercice et mémoires - UFR de Médecine Montpellier-Nîmes
- Contributeurs - sans rôle
- Patrick FafetMustapha Sebbane
- Institution diplômante
- Université de Montpellier
- Thèses et HDR
- Masters
- Identifiants
- 9933422209311
- Unité académique
- Université de Montpellier
- Langue
- Français
- Type de ressource
- Mémoire de Master / Thèse d'exercice
- Champs locaux
- dumas-03841707
Mémoire de Master / Thèse d'exercice
COUGH-COV : étude de faisabilité d'un test de dépistage non-invasif de la COVID-19 par l'analyse du spectrogramme sonore de la toux via un algorithme d'intelligence artificielle
Masters , Université de Montpellier
04/10/2022
Indicateurs
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