A superpixel-driven deep learning approach for the analysis of dermatological wounds (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: TRAINA, AGMA JUCI MACHADO - ICMC ; TRAINA JUNIOR, CAETANO - ICMC ; MARQUES, PAULO MAZZONCINI DE AZEVEDO - FMRP ; BLANCO, GUSTAVO - ICMC
- Unidades: ICMC; FMRP
- DOI: 10.1016/j.cmpb.2019.105079
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RECONHECIMENTO DE IMAGEM; ÚLCERA CUTÂNEA
- Keywords: Deep learning; Superpixel segmentation; Dermatological wounds; Tissue recognition
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Computer Methods and Programs in Biomedicine
- ISSN: 0169-2607
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 183, p. 1-9, Jan. 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
BLANCO, Gustavo et al. A superpixel-driven deep learning approach for the analysis of dermatological wounds. Computer Methods and Programs in Biomedicine, v. 183, n. Ja 2020, p. 1-9, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.105079. Acesso em: 07 maio 2026. -
APA
Blanco, G., Traina, A. J. M., Traina Junior, C., Azevedo-Marques, P. M. de, Jorge, A. E. S., Oliveira, D. de, & Bêdo, M. V. N. (2020). A superpixel-driven deep learning approach for the analysis of dermatological wounds. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 183( Ja 2020), 1-9. doi:10.1016/j.cmpb.2019.105079 -
NLM
Blanco G, Traina AJM, Traina Junior C, Azevedo-Marques PM de, Jorge AES, Oliveira D de, Bêdo MVN. A superpixel-driven deep learning approach for the analysis of dermatological wounds [Internet]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2020 ; 183( Ja 2020): 1-9.[citado 2026 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.105079 -
Vancouver
Blanco G, Traina AJM, Traina Junior C, Azevedo-Marques PM de, Jorge AES, Oliveira D de, Bêdo MVN. A superpixel-driven deep learning approach for the analysis of dermatological wounds [Internet]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2020 ; 183( Ja 2020): 1-9.[citado 2026 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.105079 - SuGAR: a framework to support mammogram diagnosis
- PRoSPER: perceptual similarity queries in medical CBIR systems through user profiles
- Supporting content-based image retrieval and computer-aided diagnosis systems with association rule-based techniques
- Reducing the semantic gap in content-based image retrieval in mammography with relevance feedback and inclusion of expert knowledge
- A label-scaled similarity measure for content-based image retrieval
- Head: the human encephalon automatic delimiter
- Proceedings of the IEEE 28th International Symposium on Computer-Based Medical Systems
- Content-based retrieval of medical images: from context to perception
- Reducing the semantic gap in content-based image retrieval in mammography with relevance feedback and inclusion of expert knowledge
- The metric histogram: a new and efficient approach for content-based image retrieval
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