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Dissertação (Mestrado)
Deep Learning Techniques for Content-based Medical Image Retrieval (2022)
Motta, Cezanne Alves Mendes; Traina, Agma Juci Machado (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
MOTTA, Cezanne Alves Mendes. Deep Learning Techniques for Content-based Medical Image Retrieval. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092022-105141/. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Motta, C. A. M. (2022). Deep Learning Techniques for Content-based Medical Image Retrieval (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092022-105141/
NLM
Motta CAM. Deep Learning Techniques for Content-based Medical Image Retrieval [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092022-105141/
Vancouver
Motta CAM. Deep Learning Techniques for Content-based Medical Image Retrieval [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15092022-105141/
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
Source: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. Conference titles: International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery - CARS. Unidades: FMRP, ICMC
Subjects: 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: 04 maio 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 maio 04 ] 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 maio 04 ] 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)
Conference titles: International Conference on Health Information Science - HIS. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 04 maio 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 maio 04 ] 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 maio 04 ] 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
Source: Proceedings. Conference titles: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidades: ICMC, FMRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, OSTEOGÊNESE IMPERFEITA, COLUNA VERTEBRAL
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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: 04 maio 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 maio 04 ] 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 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS55023.2022.00021
Artigo de periodico
Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax (2022)
Gutierrez, Marco Antonio ; Cardenas, Diego Armando Cardona ; Marcomini, Karem Daiane ; Traina, Agma Juci Machado ; Moreno, Ramon Alfredo; Krieger, Jose Eduardo
Source: Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. Unidades: ICMC, FM
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RADIOGRAFIA, TÓRAX
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ABNT
GUTIERREZ, Marco Antonio et al. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo, v. 32, n. 1, p. 31-38, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Gutierrez, M. A., Cardenas, D. A. C., Marcomini, K. D., Traina, A. J. M., Moreno, R. A., & Krieger, J. E. (2022). Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo, 32( 1), 31-38. doi:10.29381/0103-8559/2022320131-8
NLM
Gutierrez MA, Cardenas DAC, Marcomini KD, Traina AJM, Moreno RA, Krieger JE. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax [Internet]. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. 2022 ; 32( 1): 31-38.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8
Vancouver
Gutierrez MA, Cardenas DAC, Marcomini KD, Traina AJM, Moreno RA, Krieger JE. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax [Internet]. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. 2022 ; 32( 1): 31-38.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8
Trabalho de evento-anais periodico
Evaluation of the impact of physical adversarial attacks on deep learning models for classifying covid cases (2022)
Aguiar, Erikson Júlio de ; Marcomini, Karem Daiane ; Quirino, Felipe Antunes; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: SPIE Medical Imaging. Unidades: EP, ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RADIOGRAFIA, COVID-19
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ABNT
AGUIAR, Erikson Júlio de et al. Evaluation of the impact of physical adversarial attacks on deep learning models for classifying covid cases. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.2611199. Acesso em: 04 maio 2024. , 2022
APA
Aguiar, E. J. de, Marcomini, K. D., Quirino, F. A., Gutierrez, M. A., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2022). Evaluation of the impact of physical adversarial attacks on deep learning models for classifying covid cases. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. doi:10.1117/12.2611199
NLM
Aguiar EJ de, Marcomini KD, Quirino FA, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. Evaluation of the impact of physical adversarial attacks on deep learning models for classifying covid cases [Internet]. Proceedings of SPIE. 2022 ; 12033 120332P-1-120332P-7.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2611199
Vancouver
Aguiar EJ de, Marcomini KD, Quirino FA, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. Evaluation of the impact of physical adversarial attacks on deep learning models for classifying covid cases [Internet]. Proceedings of SPIE. 2022 ; 12033 120332P-1-120332P-7.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2611199
Trabalho de evento-anais periodico
A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images (2022)
Marcomini, Karem Daiane ; Cardenas, Diego Armando Cardona ; Traina, Agma Juci Machado ; Krieger, Jose Eduardo ; Gutierrez, Marco Antonio
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: SPIE Medical Imaging. Unidades: ICMC, FM, EP
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RADIOGRAFIA, COVID-19
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ABNT
MARCOMINI, Karem Daiane et al. A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.2613177. Acesso em: 04 maio 2024. , 2022
APA
Marcomini, K. D., Cardenas, D. A. C., Traina, A. J. M., Krieger, J. E., & Gutierrez, M. A. (2022). A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. doi:10.1117/12.2613177
NLM
Marcomini KD, Cardenas DAC, Traina AJM, Krieger JE, Gutierrez MA. A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images [Internet]. Proceedings of SPIE. 2022 ; 12033 1203327-1-1203327-9.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2613177
Vancouver
Marcomini KD, Cardenas DAC, Traina AJM, Krieger JE, Gutierrez MA. A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images [Internet]. Proceedings of SPIE. 2022 ; 12033 1203327-1-1203327-9.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2613177
Trabalho de evento-anais periodico
MiDaS: extract golden results from knowledge discovery even over incomplete databases (2022)
Rodrigues, Lucas Santiago ; Vespa, Thiago Galbiatti ; Eleutério, Igor Alberte Rodrigues; Oliveira, Willian Dener de ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Computational Science - ICCS. Unidade: ICMC
Subjects: DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Lucas Santiago et al. MiDaS: extract golden results from knowledge discovery even over incomplete databases. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-08760-8_54. Acesso em: 04 maio 2024. , 2022
APA
Rodrigues, L. S., Vespa, T. G., Eleutério, I. A. R., Oliveira, W. D. de, Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2022). MiDaS: extract golden results from knowledge discovery even over incomplete databases. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-08760-8_54
NLM
Rodrigues LS, Vespa TG, Eleutério IAR, Oliveira WD de, Traina AJM, Traina Junior C. MiDaS: extract golden results from knowledge discovery even over incomplete databases [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2022 ; 13353 653-667.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-08760-8_54
Vancouver
Rodrigues LS, Vespa TG, Eleutério IAR, Oliveira WD de, Traina AJM, Traina Junior C. MiDaS: extract golden results from knowledge discovery even over incomplete databases [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2022 ; 13353 653-667.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-08760-8_54
Parte de monografia/livro-apres/pref/posf
The International Conference Series on Health Information Science (HIS) provides... [Prefácio] (2022)
Traina, Agma Juci Machado (Editor) ; Wang, Hua (Editor) ; Zhang, Yong (Editor) ; Siuly, Siuly (Editor) ; Zhou, Rui (Editor) ; Chen, Lu (Editor)
Source: Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS. Conference titles: International Conference on Health Information Science - HIS. Unidade: ICMC
Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
The International Conference Series on Health Information Science (HIS) provides.. [Prefácio]. 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: 04 maio 2024. , 2022
APA
The International Conference Series on Health Information Science (HIS) provides.. [Prefácio]. (2022). The International Conference Series on Health Information Science (HIS) provides.. [Prefácio]. Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-20627-6
NLM
The International Conference Series on Health Information Science (HIS) provides.. [Prefácio] [Internet]. Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS. 2022 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20627-6
Vancouver
The International Conference Series on Health Information Science (HIS) provides.. [Prefácio] [Internet]. Proceedings of the 11th International Conference on Health Information Science - HIS. 2022 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20627-6
Artigo de periodico
FeatSet+: visual features extracted from public image datasets (2022)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Scabora, Lucas de Carvalho ; Zabot, Guilherme Felipe ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Source: Journal of Information and Data Management - JIDM. Unidades: EP, ICMC
Subjects: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
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ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira et al. FeatSet+: visual features extracted from public image datasets. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 13, n. 1, p. 33-48, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jidm.2022.2328. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Cazzolato, M. T., Scabora, L. de C., Zabot, G. F., Gutierrez, M. A., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2022). FeatSet+: visual features extracted from public image datasets. Journal of Information and Data Management - JIDM, 13( 1), 33-48. doi:10.5753/jidm.2022.2328
NLM
Cazzolato MT, Scabora L de C, Zabot GF, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. FeatSet+: visual features extracted from public image datasets [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2022 ; 13( 1): 33-48.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2022.2328
Vancouver
Cazzolato MT, Scabora L de C, Zabot GF, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. FeatSet+: visual features extracted from public image datasets [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2022 ; 13( 1): 33-48.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2022.2328
Artigo de periodico
Sketch+ for visual and correlation-based exploratory data analysis: a case study with COVID-19 databases (2022)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Rodrigues, Lucas Santiago ; Ribeiro, Marcela Xavier ; Gutierrez, Marco Antonio ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Source: Journal of Information and Data Management - JIDM. Unidades: EP, ICMC
Subjects: BANCO DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, VISUALIZAÇÃO, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira et al. Sketch+ for visual and correlation-based exploratory data analysis: a case study with COVID-19 databases. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 13, n. 2, p. Se 2022, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jidm.2022.2484. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Cazzolato, M. T., Rodrigues, L. S., Ribeiro, M. X., Gutierrez, M. A., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2022). Sketch+ for visual and correlation-based exploratory data analysis: a case study with COVID-19 databases. Journal of Information and Data Management - JIDM, 13( 2), Se 2022. doi:10.5753/jidm.2022.2484
NLM
Cazzolato MT, Rodrigues LS, Ribeiro MX, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. Sketch+ for visual and correlation-based exploratory data analysis: a case study with COVID-19 databases [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2022 ; 13( 2): Se 2022.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2022.2484
Vancouver
Cazzolato MT, Rodrigues LS, Ribeiro MX, Gutierrez MA, Traina Junior C, Traina AJM. Sketch+ for visual and correlation-based exploratory data analysis: a case study with COVID-19 databases [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2022 ; 13( 2): Se 2022.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2022.2484
Artigo de periodico
Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution (2022)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Traina, Agma Juci Machado ; Böhm, Klemens
Source: Information Systems. Unidade: ICMC
Subjects: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, ALGORITMOS PARA IMAGENS, HEURÍSTICA, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira e TRAINA, Agma Juci Machado e BÖHM, Klemens. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution. Information Systems, v. 105, p. 1-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Cazzolato, M. T., Traina, A. J. M., & Böhm, K. (2022). Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution. Information Systems, 105, 1-14. doi:10.1016/j.is.2021.101955
NLM
Cazzolato MT, Traina AJM, Böhm K. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution [Internet]. Information Systems. 2022 ; 105 1-14.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955
Vancouver
Cazzolato MT, Traina AJM, Böhm K. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution [Internet]. Information Systems. 2022 ; 105 1-14.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955
Trabalho de evento
Variational autoencoders for medical image retrieval (2022)
Alves, Cézanne; Traina, Agma Juci Machado
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Innovations in Intelligent Systems and Applications - INISTA. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 04 maio 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 maio 04 ] 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 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/INISTA55318.2022.9894251
Artigo de periodico-carta/editorial
Importance of the algorithm as a tool for expert decision making [Editorial]: artificial intelligence in ophthalmology (2022)
Louzada, Ricardo Noguera; Belizario, Ivar Vargas ; Traina, Agma Juci Machado ; Alves, Milton Ruiz
Source: eOftalmo. Unidades: ICMC, FM
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, OFTALMOLOGIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOUZADA, Ricardo Noguera et al. Importance of the algorithm as a tool for expert decision making [Editorial]: artificial intelligence in ophthalmology. eOftalmo. São Paulo: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.17545/eOftalmo/2022.0013. Acesso em: 04 maio 2024. , 2022
APA
Louzada, R. N., Belizario, I. V., Traina, A. J. M., & Alves, M. R. (2022). Importance of the algorithm as a tool for expert decision making [Editorial]: artificial intelligence in ophthalmology. eOftalmo. São Paulo: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.17545/eOftalmo/2022.0013
NLM
Louzada RN, Belizario IV, Traina AJM, Alves MR. Importance of the algorithm as a tool for expert decision making [Editorial]: artificial intelligence in ophthalmology [Internet]. eOftalmo. 2022 ; 8( 3): 61-64.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.17545/eOftalmo/2022.0013
Vancouver
Louzada RN, Belizario IV, Traina AJM, Alves MR. Importance of the algorithm as a tool for expert decision making [Editorial]: artificial intelligence in ophthalmology [Internet]. eOftalmo. 2022 ; 8( 3): 61-64.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.17545/eOftalmo/2022.0013
Trabalho de evento
TgraphSpot: fast and effective anomaly detection for time-evolving graphs (2022)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Vijayakumar, Saranya; Zheng, Xinyi; Park, Namyong; Lee, Meng-Chieh; Fidalgo, Pedro; Lages, Bruno; Traina, Agma Juci Machado ; Faloutsos, Christos
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Conference on Big Data - Big Data. Unidade: ICMC
Subjects: 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. TgraphSpot: fast and effective anomaly detection for time-evolving graphs. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BigData55660.2022.10020898. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Cazzolato, M. T., Vijayakumar, S., Zheng, X., Park, N., Lee, M. -C., Fidalgo, P., et al. (2022). TgraphSpot: fast and effective anomaly detection for time-evolving graphs. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BigData55660.2022.10020898
NLM
Cazzolato MT, Vijayakumar S, Zheng X, Park N, Lee M-C, Fidalgo P, Lages B, Traina AJM, Faloutsos C. TgraphSpot: fast and effective anomaly detection for time-evolving graphs [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BigData55660.2022.10020898
Vancouver
Cazzolato MT, Vijayakumar S, Zheng X, Park N, Lee M-C, Fidalgo P, Lages B, Traina AJM, Faloutsos C. TgraphSpot: fast and effective anomaly detection for time-evolving graphs [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BigData55660.2022.10020898
Trabalho de evento-anais periodico
ORTree: tuning diversified similarity queries by means of data partitioning (2022)
Novaes, João Victor de Oliveira ; Santos, Lúcio Fernandes Dutra ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: European Conference on Advances in Databases and Information Systems - ADBIS. Unidade: ICMC
Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NOVAES, João Victor de Oliveira et al. ORTree: tuning diversified similarity queries by means of data partitioning. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-15740-0_13. Acesso em: 04 maio 2024. , 2022
APA
Novaes, J. V. de O., Santos, L. F. D., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2022). ORTree: tuning diversified similarity queries by means of data partitioning. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-15740-0_13
NLM
Novaes JV de O, Santos LFD, Traina AJM, Traina Junior C. ORTree: tuning diversified similarity queries by means of data partitioning [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2022 ; 13389 165-178.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-15740-0_13
Vancouver
Novaes JV de O, Santos LFD, Traina AJM, Traina Junior C. ORTree: tuning diversified similarity queries by means of data partitioning [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2022 ; 13389 165-178.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-15740-0_13
Artigo de periodico
J-EDA: a workbench for tuning similarity and diversity search parameters in content-based image retrieval (2021)
Novaes, João Victor de Oliveira ; Santos, Lúcio Fernandes Dutra; Carvalho, Luiz Olmes; Oliveira, Daniel de ; Bêdo, Marcos Vinícius Naves; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Source: Journal of Information and Data Management - JIDM. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NOVAES, João Victor de Oliveira et al. J-EDA: a workbench for tuning similarity and diversity search parameters in content-based image retrieval. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 12, n. 2, p. Se 2021, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1990. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Novaes, J. V. de O., Santos, L. F. D., Carvalho, L. O., Oliveira, D. de, Bêdo, M. V. N., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2021). J-EDA: a workbench for tuning similarity and diversity search parameters in content-based image retrieval. Journal of Information and Data Management - JIDM, 12( 2), Se 2021. doi:10.5753/jidm.2021.1990
NLM
Novaes JV de O, Santos LFD, Carvalho LO, Oliveira D de, Bêdo MVN, Traina AJM, Traina Junior C. J-EDA: a workbench for tuning similarity and diversity search parameters in content-based image retrieval [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2021 ; 12( 2): Se 2021.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1990
Vancouver
Novaes JV de O, Santos LFD, Carvalho LO, Oliveira D de, Bêdo MVN, Traina AJM, Traina Junior C. J-EDA: a workbench for tuning similarity and diversity search parameters in content-based image retrieval [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2021 ; 12( 2): Se 2021.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1990
Dissertação (Mestrado)
Integrando técnicas de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento interpretável de prontuários eletrônicos de pacientes (2021)
Clementino Junior, Jose Maria; Faiçal, Bruno Squizato (Orientador); Traina, Agma Juci Machado (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REGISTROS MÉDICOS, INTEROPERABILIDADE, BANCO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CLEMENTINO JUNIOR, Jose Maria. Integrando técnicas de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento interpretável de prontuários eletrônicos de pacientes. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15032022-143926/. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Clementino Junior, J. M. (2021). Integrando técnicas de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento interpretável de prontuários eletrônicos de pacientes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15032022-143926/
NLM
Clementino Junior JM. Integrando técnicas de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento interpretável de prontuários eletrônicos de pacientes [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15032022-143926/
Vancouver
Clementino Junior JM. Integrando técnicas de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento interpretável de prontuários eletrônicos de pacientes [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15032022-143926/
Trabalho de evento
VD-Tree: how to build an efficient and fit metric access method using Voronoi diagrams (2021)
Moriyama, André Toshio Asanome; Rodrigues, Lucas Santiago ; Scabora, Lucas de Carvalho ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Source: Proceedings. Conference titles: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Subjects: ESTRUTURAS DE DADOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORIYAMA, André Toshio Asanome et al. VD-Tree: how to build an efficient and fit metric access method using Voronoi diagrams. 2021, Anais.. New York: ACM, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3412841.3441915. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Moriyama, A. T. A., Rodrigues, L. S., Scabora, L. de C., Cazzolato, M. T., Traina, A. J. M., & Traina Junior, C. (2021). VD-Tree: how to build an efficient and fit metric access method using Voronoi diagrams. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3412841.3441915
NLM
Moriyama ATA, Rodrigues LS, Scabora L de C, Cazzolato MT, Traina AJM, Traina Junior C. VD-Tree: how to build an efficient and fit metric access method using Voronoi diagrams [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3412841.3441915
Vancouver
Moriyama ATA, Rodrigues LS, Scabora L de C, Cazzolato MT, Traina AJM, Traina Junior C. VD-Tree: how to build an efficient and fit metric access method using Voronoi diagrams [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3412841.3441915
Artigo de periodico
The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine (2021)
Cazzolato, Mirela Teixeira ; Ramos, Jonathan da Silva ; Rodrigues, Lucas Santiago ; Scabora, Lucas de Carvalho ; Chino, Daniel Yoshinobu Takada ; Jorge, Ana Elisa Serafim ; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Source: Computers in Biology and Medicine. Unidades: FMRP, ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TELEMEDICINA, ÚLCERA CUTÂNEA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAZZOLATO, Mirela Teixeira et al. The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine. Computers in Biology and Medicine, v. 134, p. 1-17, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104489. Acesso em: 04 maio 2024.
APA
Cazzolato, M. T., Ramos, J. da S., Rodrigues, L. S., Scabora, L. de C., Chino, D. Y. T., Jorge, A. E. S., et al. (2021). The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine. Computers in Biology and Medicine, 134, 1-17. doi:10.1016/j.compbiomed.2021.104489
NLM
Cazzolato MT, Ramos J da S, Rodrigues LS, Scabora L de C, Chino DYT, Jorge AES, Azevedo-Marques PM de, Traina Junior C, Traina AJM. The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine [Internet]. Computers in Biology and Medicine. 2021 ; 134 1-17.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104489
Vancouver
Cazzolato MT, Ramos J da S, Rodrigues LS, Scabora L de C, Chino DYT, Jorge AES, Azevedo-Marques PM de, Traina Junior C, Traina AJM. The UTrack framework for segmenting and measuring dermatological ulcers through telemedicine [Internet]. Computers in Biology and Medicine. 2021 ; 134 1-17.[citado 2024 maio 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104489

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