A multimodal computer-aided diagnostic system for depression relapse prediction using audiovisual cues: A proof of concept

Alice Othmani; Assaad Oussama Zeghina

doi:10.1016/j.health.2022.100090

Article Dans Une Revue Healthcare Analytics Année : 2022

A multimodal computer-aided diagnostic system for depression relapse prediction using audiovisual cues: A proof of concept

(1, 2) ,

1
2

Alice Othmani

Fonction : Auteur
PersonId : 2660
IdHAL : alice-ahlem-othmani
ORCID : 0000-0002-3442-0578
IdRef : 182870375

Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents

SYNAPSE

CV

Assaad Oussama Zeghina

Fonction : Auteur

Domaines

Informatique [cs]

Lab Synapse : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.u-pec.fr/hal-04320344

Soumis le : lundi 4 décembre 2023-10:09:31

Dernière modification le : mardi 9 janvier 2024-15:33:55

Dates et versions

hal-04320344 , version 1 (04-12-2023)

Identifiants

HAL Id : hal-04320344 , version 1
DOI : 10.1016/j.health.2022.100090

Citer

Alice Othmani, Assaad Oussama Zeghina. A multimodal computer-aided diagnostic system for depression relapse prediction using audiovisual cues: A proof of concept. Healthcare Analytics, 2022, 2, pp.100090. ⟨10.1016/j.health.2022.100090⟩. ⟨hal-04320344⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

LISSI UPEC

14 Consultations

0 Téléchargements

A multimodal computer-aided diagnostic system for depression relapse prediction using audiovisual cues: A proof of concept

Domaines

Dates et versions

Identifiants

Citer

Exporter

Collections

Altmetric

Partager