Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model (2013)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC ; OLIVEIRA, PATRÍCIA RUFINO - EACH ; SCHIABEL, HOMERO - EESC
- Unidades: ICMC; EACH; EESC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2012.08.062
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 120, p. 61-71, nov. 2013
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
RIBEIRO, Patrícia B et al. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, v. no 2013, p. 61-71, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Ribeiro, P. B., Romero, R. A. F., Oliveira, P. R., Schiabel, H., & Verçosa, L. B. (2013). Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, no 2013, 61-71. doi:10.1016/j.neucom.2012.08.062 -
NLM
Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062 -
Vancouver
Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062 - Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation
- A fuzzy system for classification breast masses
- Um sistema fuzzy para classificação de nódulos mamários
- Artificial neural networks versus systems fuzzy in breast masses classification schemes
- Comparativo entre classificadores de nódulos mamários
- Análise da incidência de exames mamográficos nas categorias bi-rads
- Evaluation of bayesian network to classify clustered microcalcifications
- Comparativo no desempenho de duas RNAs com tipos deferentes de aprendizagem para a classificação de nódulos mamários por contorno
- Evaluation of features extraction techniques for mammographic masses analysis and classification
- Classificação de imagens mamográficas a partir de atributos de intensidade
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