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Dissertação (Mestrado)
Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina (2023)
Tozzi, Karen Gonçalves; Pavoni, Juliana Fernandes (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOSIMETRIA, GEL (FORMAS FARMACÊUTICAS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TOZZI, Karen Gonçalves. Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06112023-111509/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Tozzi, K. G. (2023). Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06112023-111509/
NLM
Tozzi KG. Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06112023-111509/
Vancouver
Tozzi KG. Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06112023-111509/
Dissertação (Mestrado)
Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine (2023)
Konell, Hohana Gabriela; Salmon, Carlos Ernesto Garrido (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM 3D, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, REDES NEURAIS
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ABNT
KONELL, Hohana Gabriela. Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012024-090035/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Konell, H. G. (2023). Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012024-090035/
NLM
Konell HG. Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012024-090035/
Vancouver
Konell HG. Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012024-090035/
Dissertação (Mestrado)
Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas (2017)
Machado, Leonardo Ferreira; Murta Junior, Luis Otavio (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: BIOFÍSICA, TEXTURA, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MACHADO, Leonardo Ferreira. Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11052018-110513/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Machado, L. F. (2017). Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11052018-110513/
NLM
Machado LF. Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11052018-110513/
Vancouver
Machado LF. Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11052018-110513/
Tese (Doutorado)
Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório (2011)
Figueira, Lucas Baggio; Silva Filho, Antonio Carlos Roque da (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: REDE NERVOSA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
FIGUEIRA, Lucas Baggio. Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório. 2011. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Figueira, L. B. (2011). Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/
NLM
Figueira LB. Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório [Internet]. 2011 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/
Vancouver
Figueira LB. Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório [Internet]. 2011 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/

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