Unsupervised breast masses classification through optimum-path forest (2015)
- Autores:
- Autor USP: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/CBMS.2015.53
- Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; MAMOGRAFIA; NEOPLASIAS
- Idioma: Inglês
- Imprenta:
- Editora: IEEE
- Local: Los Alamitos
- Data de publicação: 2015
- Fonte:
- Título do periódico: Proceedings
- ISSN: 2372-9198
- Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
RIBEIRO, Patrícia B et al. Unsupervised breast masses classification through optimum-path forest. 2015, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2015. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS.2015.53. Acesso em: 01 maio 2024. -
APA
Ribeiro, P. B., Passos Junior, L. A., Silva, L. A. da, Costa, K. A. P. da, Papa, J. P., & Romero, R. A. F. (2015). Unsupervised breast masses classification through optimum-path forest. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS.2015.53 -
NLM
Ribeiro PB, Passos Junior LA, Silva LA da, Costa KAP da, Papa JP, Romero RAF. Unsupervised breast masses classification through optimum-path forest [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS.2015.53 -
Vancouver
Ribeiro PB, Passos Junior LA, Silva LA da, Costa KAP da, Papa JP, Romero RAF. Unsupervised breast masses classification through optimum-path forest [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS.2015.53 - Notes on system optimization with artificial neural networks
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Informações sobre o DOI: 10.1109/CBMS.2015.53 (Fonte: oaDOI API)
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