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Concept-based AI interpretability in physiological time-series data: Example of abnormality detection in electroencephalography

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In
Comput Methods Programs Biomed 257, Seiten/Artikel-Nr.:108448

Umfang[1]-12

ISSN1872-7565

Online
DOI: 10.1016/j.cmpb.2024.108448

DOI: 10.18154/RWTH-CONV-253725
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1007360/files/1007360.pdf

Einrichtungen

  1. Lehr- und Forschungsgebiet Epileptologie (535000-3)
  2. Klinik und Lehrstuhl für Neurologie (535000-2)
  3. Institut und Lehrstuhl für Medizinische Informatik (526500-2)
  4. Lehr- und Forschungsgebiet Theoretische Informatik (121220)
  5. Fachgruppe Informatik (120000)


OpenAccess:
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Dokumenttyp
Journal Article

Format
online, print

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85205964513
WOS Core Collection: WOS:001335125500001
PubMed: pmid:39395304

Interne Identnummern
RWTH-CONV-253725
Datensatz-ID: 1007360

Beteiligte Länder
Germany

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO

Medline ; Creative Commons Attribution CC BY 4.0 ; OpenAccess ; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Life Sciences ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF >= 5 ; JCR ; NationallizenzNationallizenz ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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Dokumenttypen > Aufsätze > Zeitschriftenaufsätze
Publikationsserver / Open Access
Medizinische Fakultät (Fak.10)
Fakultät für Informatik (Fak.9)
Öffentliche Einträge
535000\-3
535000\-2
526500\-2
Publikationsdatenbank
120000
121220
 Datensatz erzeugt am 2025-03-18, letzte Änderung am 2025-09-29
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