Self-organizing maps as a tool for segmentation of magnetic resonance imaging (MRI) of relapsing-remitting multiple sclerosis (2017)
- Authors:
- Autor USP: CARNEIRO, CLEYTON DE CARVALHO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1109/WSOM.2017.8020005
- Subjects: IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA; MAPAS; ESCLEROSE MÚLTIPLA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Conference titles: International Workshop on Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization (WSOM)
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MEI, Paulo Afonso et al. Self-organizing maps as a tool for segmentation of magnetic resonance imaging (MRI) of relapsing-remitting multiple sclerosis. 2017, Anais.. Nancy: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/WSOM.2017.8020005. Acesso em: 19 set. 2024. -
APA
Mei, P. A., Carneiro, C. de C., Kuroda, M. C., Fraser, S. J., Min, L. L., & Reis, F. (2017). Self-organizing maps as a tool for segmentation of magnetic resonance imaging (MRI) of relapsing-remitting multiple sclerosis. In Proceedings of the 12th International Workshop on Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization WSOM+ 2017. Nancy: IEEE. doi:10.1109/WSOM.2017.8020005 -
NLM
Mei PA, Carneiro C de C, Kuroda MC, Fraser SJ, Min LL, Reis F. Self-organizing maps as a tool for segmentation of magnetic resonance imaging (MRI) of relapsing-remitting multiple sclerosis [Internet]. Proceedings of the 12th International Workshop on Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization WSOM+ 2017. 2017 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/WSOM.2017.8020005 -
Vancouver
Mei PA, Carneiro C de C, Kuroda MC, Fraser SJ, Min LL, Reis F. Self-organizing maps as a tool for segmentation of magnetic resonance imaging (MRI) of relapsing-remitting multiple sclerosis [Internet]. Proceedings of the 12th International Workshop on Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization WSOM+ 2017. 2017 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/WSOM.2017.8020005 - Self-Organizing Maps as a Complementary and Non-Invasive Technique for the Analysis of Brain Tumors
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Informações sobre o DOI: 10.1109/WSOM.2017.8020005 (Fonte: oaDOI API)
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