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Artigo de periodico
Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg (2024)
Ramos, Jonathan da Silva ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Linares, Oscar Alonso Cuadros ; Maciel, Jamilly Gomes; Menezes-Reis, Rafael ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de ; Nogueira-Barbosa, Marcello Henrique ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Magnetic Resonance Imaging. Unidades: FMRP, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, COLUNA VERTEBRAL
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ABNT
RAMOS, Jonathan da Silva et al. Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg. Magnetic Resonance Imaging, v. 109, p. 134-146, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.03.021. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Ramos, J. da S., Cazzolato, M. T., Linares, O. A. C., Maciel, J. G., Menezes-Reis, R., Azevedo-Marques, P. M. de, et al. (2024). Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg. Magnetic Resonance Imaging, 109, 134-146. doi:10.1016/j.mri.2024.03.021
NLM
Ramos J da S, Cazzolato MT, Linares OAC, Maciel JG, Menezes-Reis R, Azevedo-Marques PM de, Nogueira-Barbosa MH, Traina Junior C, Traina AJM. Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg [Internet]. Magnetic Resonance Imaging. 2024 ; 109 134-146.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.03.021
Vancouver
Ramos J da S, Cazzolato MT, Linares OAC, Maciel JG, Menezes-Reis R, Azevedo-Marques PM de, Nogueira-Barbosa MH, Traina Junior C, Traina AJM. Fast and accurate 3-D spine MRI segmentation using FastCleverSeg [Internet]. Magnetic Resonance Imaging. 2024 ; 109 134-146.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.03.021
Artigo de periodico
LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies (2023)
Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Ponciano, Jean Roberto ; Pedro, Diogenes Silva; Rocha, Luis Enrique Correa da ; Traina, Agma Juci Machado ; Poco, Jorge
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, REDES COMPLEXAS
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ABNT
LINHARES, Claudio Douglas Gouveia et al. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. Ja 2023, p. 203-213, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Linhares, C. D. G., Ponciano, J. R., Pedro, D. S., Rocha, L. E. C. da, Traina, A. J. M., & Poco, J. (2023). LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( Ja 2023), 203-213. doi:10.1109/TVCG.2022.3209477
NLM
Linhares CDG, Ponciano JR, Pedro DS, Rocha LEC da, Traina AJM, Poco J. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 203-213.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477
Vancouver
Linhares CDG, Ponciano JR, Pedro DS, Rocha LEC da, Traina AJM, Poco J. LargeNetVis: visual exploration of large temporal networks based on community taxonomies [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( Ja 2023): 203-213.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3209477
Artigo de periodico
Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching (2023)
Jasbick, Daniel L ; Santos, Lúcio Fernandes Dutra ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de ; Traina, Agma Juci Machado ; Oliveira, Daniel de ; Bêdo, Marcos Vinícius Naves
Fonte: Information Systems. Unidades: FMRP, ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, VISUALIZAÇÃO
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ABNT
JASBICK, Daniel L et al. Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching. Information Systems, v. 114, p. 1-16, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102166. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Jasbick, D. L., Santos, L. F. D., Azevedo-Marques, P. M. de, Traina, A. J. M., Oliveira, D. de, & Bêdo, M. V. N. (2023). Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching. Information Systems, 114, 1-16. doi:10.1016/j.is.2023.102166
NLM
Jasbick DL, Santos LFD, Azevedo-Marques PM de, Traina AJM, Oliveira D de, Bêdo MVN. Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching [Internet]. Information Systems. 2023 ; 114 1-16.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102166
Vancouver
Jasbick DL, Santos LFD, Azevedo-Marques PM de, Traina AJM, Oliveira D de, Bêdo MVN. Pushing diversity into higher dimensions: the LID effect on diversified similarity searching [Internet]. Information Systems. 2023 ; 114 1-16.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102166
Trabalho de evento
BoCS: image retrieval using explicable methods (2023)
Silva, Endi Daniel Coelho; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Assuntos: GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
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ABNT
SILVA, Endi Daniel Coelho e TRAINA, Agma Juci Machado. BoCS: image retrieval using explicable methods. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347171. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Silva, E. D. C., & Traina, A. J. M. (2023). BoCS: image retrieval using explicable methods. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347171
NLM
Silva EDC, Traina AJM. BoCS: image retrieval using explicable methods [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347171
Vancouver
Silva EDC, Traina AJM. BoCS: image retrieval using explicable methods [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347171
Artigo de periodico
Security and privacy in machine learning for health systems: strategies and challenges (2023)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Yearbook of Medical Informatics. Unidade: ICMC
Assuntos: SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, SEGURANÇA DE SOFTWARE, PRIVACIDADE
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ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de e TRAINA JUNIOR, Caetano e TRAINA, Agma Juci Machado. Security and privacy in machine learning for health systems: strategies and challenges. Yearbook of Medical Informatics, v. 32, n. 1, p. 269-281, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1055/s-0043-1768731. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Aguiar, E. J. de, Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2023). Security and privacy in machine learning for health systems: strategies and challenges. Yearbook of Medical Informatics, 32( 1), 269-281. doi:10.1055/s-0043-1768731
NLM
Aguiar EJ de, Traina Junior C, Traina AJM. Security and privacy in machine learning for health systems: strategies and challenges [Internet]. Yearbook of Medical Informatics. 2023 ; 32( 1): 269-281.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1055/s-0043-1768731
Vancouver
Aguiar EJ de, Traina Junior C, Traina AJM. Security and privacy in machine learning for health systems: strategies and challenges [Internet]. Yearbook of Medical Informatics. 2023 ; 32( 1): 269-281.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1055/s-0043-1768731
Artigo de periodico
Big data em processos de engenharia: desafios e oportunidades (2023)
Traina, Agma Juci Machado ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Revista ABCM Engenharia. Unidade: ICMC
Assuntos: BIG DATA, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, ENGENHARIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TRAINA, Agma Juci Machado et al. Big data em processos de engenharia: desafios e oportunidades. Revista ABCM Engenharia, v. 26, n. 1, p. 34-40, 2023Tradução . . Disponível em: https://www.abcm.org.br/upload/files/ABCM-2023.pdf. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Traina, A. J. M., Cazzolato, M. T., Gutierrez, M. A., & Traina Junior, C. (2023). Big data em processos de engenharia: desafios e oportunidades. Revista ABCM Engenharia, 26( 1), 34-40. Recuperado de https://www.abcm.org.br/upload/files/ABCM-2023.pdf
NLM
Traina AJM, Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C. Big data em processos de engenharia: desafios e oportunidades [Internet]. Revista ABCM Engenharia. 2023 ; 26( 1): 34-40.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://www.abcm.org.br/upload/files/ABCM-2023.pdf
Vancouver
Traina AJM, Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C. Big data em processos de engenharia: desafios e oportunidades [Internet]. Revista ABCM Engenharia. 2023 ; 26( 1): 34-40.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://www.abcm.org.br/upload/files/ABCM-2023.pdf
Trabalho de evento
Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools (2023)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano ; Faloutsos, Christos ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, VISUALIZAÇÃO, REGISTROS HOSPITALARES
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ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira et al. Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00202. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Cazzolato, M. T., Gutierrez, M. A., Traina Junior, C., Faloutsos, C., & Traina, A. J. M. (2023). Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00202
NLM
Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C, Faloutsos C, Traina AJM. Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00202
Vancouver
Cazzolato MT, Gutierrez MA, Traina Junior C, Faloutsos C, Traina AJM. Exploratory data analysis in electronic health records graphs: intuitive features and visualization tools [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00202
Trabalho de evento
Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings (2023)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de et al. Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00184. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Aguiar, E. J. de, Costa, M. V. L., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2023). Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00184
NLM
Aguiar EJ de, Costa MVL, Traina Junior C, Traina AJM. Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00184
Vancouver
Aguiar EJ de, Costa MVL, Traina Junior C, Traina AJM. Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00184
Artigo de periodico
ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making (2023)
Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Lima, Daniel Mário de ; Ponciano, Jean Roberto ; Olivatto, Mauro Marcel ; Gutierrez, Marco Antonio ; Poco, Jorge ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LINHARES, Claudio Douglas Gouveia et al. ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, v. 29, n. 10, p. 4031-4046, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3175626. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Linhares, C. D. G., Lima, D. M. de, Ponciano, J. R., Olivatto, M. M., Gutierrez, M. A., Poco, J., et al. (2023). ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 29( 10), 4031-4046. doi:10.1109/TVCG.2022.3175626
NLM
Linhares CDG, Lima DM de, Ponciano JR, Olivatto MM, Gutierrez MA, Poco J, Traina Junior C, Traina AJM. ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 10): 4031-4046.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3175626
Vancouver
Linhares CDG, Lima DM de, Ponciano JR, Olivatto MM, Gutierrez MA, Poco J, Traina Junior C, Traina AJM. ClinicalPath: a visualization tool to improve the evaluation of electronic health records in clinical decision-making [Internet]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2023 ; 29( 10): 4031-4046.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TVCG.2022.3175626
Trabalho de evento
Calibração de distância em métodos de acesso métrico por meio de realimentação de relevância (2023)
Marcacini, Renato Gomes ; Oliveira, Willian Dener de ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
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ABNT
MARCACINI, Renato Gomes e OLIVEIRA, Willian Dener de e TRAINA, Agma Juci Machado. Calibração de distância em métodos de acesso métrico por meio de realimentação de relevância. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd.2023.231731. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Marcacini, R. G., Oliveira, W. D. de, & Traina, A. J. M. (2023). Calibração de distância em métodos de acesso métrico por meio de realimentação de relevância. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2023.231731
NLM
Marcacini RG, Oliveira WD de, Traina AJM. Calibração de distância em métodos de acesso métrico por meio de realimentação de relevância [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2023.231731
Vancouver
Marcacini RG, Oliveira WD de, Traina AJM. Calibração de distância em métodos de acesso métrico por meio de realimentação de relevância [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2023.231731
Trabalho de evento
TGRAPP: anomaly detection and visualization of large-scale call graphs (2023)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Vijayakumar, Saranya; Zheng, Xinyi; Park, Namyong; Lee, Meng-Chieh; Chau, Duen Horng ; Fidalgo, Pedro; Lages, Bruno; Traina, Agma Juci Machado ; Faloutsos, Christos
Fonte: Proceedings. Nome do evento: AAAI Conference on Artificial Intelligence - AAAI. Unidade: ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, VISUALIZAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira et al. TGRAPP: anomaly detection and visualization of large-scale call graphs. 2023, Anais.. Washington: AAAI Press, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27062. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Cazzolato, M. T., Vijayakumar, S., Zheng, X., Park, N., Lee, M. -C., Chau, D. H., et al. (2023). TGRAPP: anomaly detection and visualization of large-scale call graphs. In Proceedings. Washington: AAAI Press. doi:10.1609/aaai.v37i13.27062
NLM
Cazzolato MT, Vijayakumar S, Zheng X, Park N, Lee M-C, Chau DH, Fidalgo P, Lages B, Traina AJM, Faloutsos C. TGRAPP: anomaly detection and visualization of large-scale call graphs [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27062
Vancouver
Cazzolato MT, Vijayakumar S, Zheng X, Park N, Lee M-C, Chau DH, Fidalgo P, Lages B, Traina AJM, Faloutsos C. TGRAPP: anomaly detection and visualization of large-scale call graphs [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v37i13.27062
Trabalho de evento
Exploratory analysis on market basket data using network visualization (2023)
Gino, Henrique Luiz Shibata; Pedro, Diogenes Silva; Ponciano, Jean Roberto ; Linhares, Claudio Douglas Gouveia ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Anais. Nome do evento: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, MODELAGEM DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GINO, Henrique Luiz Shibata et al. Exploratory analysis on market basket data using network visualization. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.229505. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Gino, H. L. S., Pedro, D. S., Ponciano, J. R., Linhares, C. D. G., & Traina, A. J. M. (2023). Exploratory analysis on market basket data using network visualization. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/brasnam.2023.229505
NLM
Gino HLS, Pedro DS, Ponciano JR, Linhares CDG, Traina AJM. Exploratory analysis on market basket data using network visualization [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.229505
Vancouver
Gino HLS, Pedro DS, Ponciano JR, Linhares CDG, Traina AJM. Exploratory analysis on market basket data using network visualization [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.229505
Trabalho de evento
A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model (2023)
Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Aguiar, Erikson Júlio de ; Rodrigues, Lucas Santiago ; Ramos, Jonathan da Silva ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Márcus Vinícius Lobo et al. A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00272. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Costa, M. V. L., Aguiar, E. J. de, Rodrigues, L. S., Ramos, J. da S., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2023). A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00272
NLM
Costa MVL, Aguiar EJ de, Rodrigues LS, Ramos J da S, Traina Junior C, Traina AJM. A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00272
Vancouver
Costa MVL, Aguiar EJ de, Rodrigues LS, Ramos J da S, Traina Junior C, Traina AJM. A deep learning-based radiomics approach for COVID-19 detection from CXR images using ensemble learning model [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00272
Artigo de periodico
Patient assignment optimization in cloud healthcare systems: a distributed genetic algorithm (2023)
Pang, Xinyu; Ge, Yong‑Feng ; Wang, Kate ; Traina, Agma Juci Machado ; Wang, Hua
Fonte: Health Information Science and Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: SISTEMA DE SAÚDE, ALGORITMOS GENÉTICOS, TELEMEDICINA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PANG, Xinyu et al. Patient assignment optimization in cloud healthcare systems: a distributed genetic algorithm. Health Information Science and Systems, v. 11, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13755-023-00230-1. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Pang, X., Ge, Y. ‑F., Wang, K., Traina, A. J. M., & Wang, H. (2023). Patient assignment optimization in cloud healthcare systems: a distributed genetic algorithm. Health Information Science and Systems, 11, 1-12. doi:10.1007/s13755-023-00230-1
NLM
Pang X, Ge Y‑F, Wang K, Traina AJM, Wang H. Patient assignment optimization in cloud healthcare systems: a distributed genetic algorithm [Internet]. Health Information Science and Systems. 2023 ; 11 1-12.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13755-023-00230-1
Vancouver
Pang X, Ge Y‑F, Wang K, Traina AJM, Wang H. Patient assignment optimization in cloud healthcare systems: a distributed genetic algorithm [Internet]. Health Information Science and Systems. 2023 ; 11 1-12.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13755-023-00230-1
Trabalho de evento
Realimentação de relevância para aprimorar o processamento de consultas por similaridade sobre bases de imagens de COVID-19 (2022)
Marcacini, Renato Gomes ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Anais. Nome do evento: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - CBIS. Unidade: ICMC
Assuntos: DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, COVID-19, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RADIOGRAFIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARCACINI, Renato Gomes e TRAINA, Agma Juci Machado. Realimentação de relevância para aprimorar o processamento de consultas por similaridade sobre bases de imagens de COVID-19. 2022, Anais.. São Paulo: SBIS, 2022. Disponível em: http://sbis.org.br/anais-estendidos-cbis22. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Marcacini, R. G., & Traina, A. J. M. (2022). Realimentação de relevância para aprimorar o processamento de consultas por similaridade sobre bases de imagens de COVID-19. In Anais. São Paulo: SBIS. Recuperado de http://sbis.org.br/anais-estendidos-cbis22
NLM
Marcacini RG, Traina AJM. Realimentação de relevância para aprimorar o processamento de consultas por similaridade sobre bases de imagens de COVID-19 [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://sbis.org.br/anais-estendidos-cbis22
Vancouver
Marcacini RG, Traina AJM. Realimentação de relevância para aprimorar o processamento de consultas por similaridade sobre bases de imagens de COVID-19 [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://sbis.org.br/anais-estendidos-cbis22
Trabalho de evento
Wia-Spine: a CBIR environment with embedded radiomic features to assess fragility fractures (2022)
Bêdo, Marcos Vinícius Naves; Ramos, Jonathan da Silva ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano ; Nogueira-Barbosa, Marcello Henrique ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidades: ICMC, FMRP
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, OSTEOGÊNESE IMPERFEITA, OSTEOPOROSE
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ABNT
BÊDO, Marcos Vinícius Naves et al. Wia-Spine: a CBIR environment with embedded radiomic features to assess fragility fractures. 2022, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS55023.2022.00020. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Bêdo, M. V. N., Ramos, J. da S., Traina, A. J. M., Traina Junior, C., Nogueira-Barbosa, M. H., & Azevedo-Marques, P. M. de. (2022). Wia-Spine: a CBIR environment with embedded radiomic features to assess fragility fractures. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS55023.2022.00020
NLM
Bêdo MVN, Ramos J da S, Traina AJM, Traina Junior C, Nogueira-Barbosa MH, Azevedo-Marques PM de. Wia-Spine: a CBIR environment with embedded radiomic features to assess fragility fractures [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS55023.2022.00020
Vancouver
Bêdo MVN, Ramos J da S, Traina AJM, Traina Junior C, Nogueira-Barbosa MH, Azevedo-Marques PM de. Wia-Spine: a CBIR environment with embedded radiomic features to assess fragility fractures [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS55023.2022.00020
Trabalho de evento-resumo periodico
Deep extracted features to support content-based image retrieval systems in the diagnosis of Covid-19 and interstitial diseases (2022)
Bêdo, Marcos Vinícius Naves; Lima, L; Koenigkam-Santos, Marcel ; Traina, Agma Juci Machado ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de
Fonte: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. Nome do evento: International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery - CARS. Unidades: FMRP, ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, COVID-19
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ABNT
BÊDO, Marcos Vinícius Naves et al. Deep extracted features to support content-based image retrieval systems in the diagnosis of Covid-19 and interstitial diseases. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02635-x. Acesso em: 23 abr. 2024. , 2022
APA
Bêdo, M. V. N., Lima, L., Koenigkam-Santos, M., Traina, A. J. M., & Azevedo-Marques, P. M. de. (2022). Deep extracted features to support content-based image retrieval systems in the diagnosis of Covid-19 and interstitial diseases. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/s11548-022-02635-x
NLM
Bêdo MVN, Lima L, Koenigkam-Santos M, Traina AJM, Azevedo-Marques PM de. Deep extracted features to support content-based image retrieval systems in the diagnosis of Covid-19 and interstitial diseases [Internet]. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2022 ; 17 S13-S14.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02635-x
Vancouver
Bêdo MVN, Lima L, Koenigkam-Santos M, Traina AJM, Azevedo-Marques PM de. Deep extracted features to support content-based image retrieval systems in the diagnosis of Covid-19 and interstitial diseases [Internet]. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2022 ; 17 S13-S14.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02635-x
Monografia/livro-ed/org
Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS (2022)
Traina, Agma Juci Machado (Editor) ; Wang, Hua (Editor) ; Zhang, Yong (Editor) ; Siuly, Siuly (Editor) ; Zhou, Rui (Editor) ; Chen, Lu (Editor)
Nome do evento: International Conference on Health Information Science - HIS. Unidade: ICMC
Assuntos: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS. . Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20627-6. Acesso em: 23 abr. 2024. , 2022
APA
Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS. (2022). Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-20627-6
NLM
Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20627-6
Vancouver
Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20627-6
Trabalho de evento
Analysis of vertebrae without fracture on spine MRI to assess bone fragility: a comparison of traditional machine learning and deep learning (2022)
Ramos, Jonathan da Silva ; Aguiar, Erikson Júlio de ; Belizario, Ivar Vargas ; Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Maciel, Jamilly Gomes; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Traina Junior, Caetano ; Nogueira-Barbosa, Marcello Henrique ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidades: ICMC, FMRP
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, OSTEOGÊNESE IMPERFEITA, COLUNA VERTEBRAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RAMOS, Jonathan da Silva et al. Analysis of vertebrae without fracture on spine MRI to assess bone fragility: a comparison of traditional machine learning and deep learning. 2022, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS55023.2022.00021. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Ramos, J. da S., Aguiar, E. J. de, Belizario, I. V., Costa, M. V. L., Maciel, J. G., Cazzolato, M. T., et al. (2022). Analysis of vertebrae without fracture on spine MRI to assess bone fragility: a comparison of traditional machine learning and deep learning. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS55023.2022.00021
NLM
Ramos J da S, Aguiar EJ de, Belizario IV, Costa MVL, Maciel JG, Cazzolato MT, Traina Junior C, Nogueira-Barbosa MH, Traina AJM. Analysis of vertebrae without fracture on spine MRI to assess bone fragility: a comparison of traditional machine learning and deep learning [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS55023.2022.00021
Vancouver
Ramos J da S, Aguiar EJ de, Belizario IV, Costa MVL, Maciel JG, Cazzolato MT, Traina Junior C, Nogueira-Barbosa MH, Traina AJM. Analysis of vertebrae without fracture on spine MRI to assess bone fragility: a comparison of traditional machine learning and deep learning [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS55023.2022.00021
Trabalho de evento
Variational autoencoders for medical image retrieval (2022)
Alves, Cézanne; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Innovations in Intelligent Systems and Applications - INISTA. Unidade: ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALVES, Cézanne e TRAINA, Agma Juci Machado. Variational autoencoders for medical image retrieval. 2022, Anais.. Los Alamitos: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/INISTA55318.2022.9894251. Acesso em: 23 abr. 2024.
APA
Alves, C., & Traina, A. J. M. (2022). Variational autoencoders for medical image retrieval. In Proceedings. Los Alamitos: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/INISTA55318.2022.9894251
NLM
Alves C, Traina AJM. Variational autoencoders for medical image retrieval [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/INISTA55318.2022.9894251
Vancouver
Alves C, Traina AJM. Variational autoencoders for medical image retrieval [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/INISTA55318.2022.9894251

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