Exploratory learning with convolutional autoencoder for discrimination of architectural distortion in digital mammography (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: BARROS, NESTOR DE - FM ; VIEIRA, MARCELO ANDRADE DA COSTA - EESC ; OLIVEIRA, HELDER CESAR RODRIGUES DE - EESC
- Unidades: FM; EESC
- DOI: 10.1117/12.2513021
- Subjects: MAMOGRAFIA; IMAGEM DIGITAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SPIE
- Publisher place: Bellingham, CA, USA
- Date published: 2019
- Source:
- Título: Proceedings of SPIE
- ISSN: 1605-7422
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 10950, 109502F-1 - 109502F-7, 2019
- Conference titles: Medical Imaging 2019 : physics of medical imaging
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
OLIVEIRA, Helder Cesar Rodrigues de et al. Exploratory learning with convolutional autoencoder for discrimination of architectural distortion in digital mammography. 2019, Anais.. Bellingham, CA, USA: SPIE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.2513021. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Oliveira, H. C. R. de, Melo, C. F. E., Catani, J. H., Barros, N. de, & Vieira, M. A. da C. (2019). Exploratory learning with convolutional autoencoder for discrimination of architectural distortion in digital mammography. In Proceedings of SPIE (Vol. 10950). Bellingham, CA, USA: SPIE. doi:10.1117/12.2513021 -
NLM
Oliveira HCR de, Melo CFE, Catani JH, Barros N de, Vieira MA da C. Exploratory learning with convolutional autoencoder for discrimination of architectural distortion in digital mammography [Internet]. Proceedings of SPIE. 2019 ; 10950[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2513021 -
Vancouver
Oliveira HCR de, Melo CFE, Catani JH, Barros N de, Vieira MA da C. Exploratory learning with convolutional autoencoder for discrimination of architectural distortion in digital mammography [Internet]. Proceedings of SPIE. 2019 ; 10950[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2513021 - A cross-cutting approach for tracking architectural distortion locii on digital breast tomosynthesis slices
- Detection of architectural distortion with deep convolutional neural network and data augmentation of limited dataset
- Data augmentation: effect in deep convolutional neural network for the detection of architectural distortion in digital mammography
- A novel fusion-based texture descriptor to improve the detection of architectural distortion in digital mammography
- Novas abordagens para detecção automática de distorção arquitetural na mamografia digital e tomossíntese mamária
- Proposta de redução da dose de radiação na mamografia digital utilizando novos algoritmos de filtragem de ruído Poisson
- Evaluation of block-matching and 3D filtering and wavelet transform with shrink-thresholding technique for digital mammography denoising
- Using the non-local means algorithm to denoise mammographic images acquired with reduced radiation dose
- Método para simulação da redução da dose de radiação na mamografia
- Method of inserting Poisson noise in digital mammography images to simulate radiation dose reduction
Informações sobre o DOI: 10.1117/12.2513021 (Fonte: oaDOI API)
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