Reconstrução de imagem mamográfica com alta qualidade usando deep learning com imagens de baixa dose (2019)
- Authors:
- Autor USP: SCHIABEL, HOMERO - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.5281/zenodo.3461249
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ANÁLISE DE ONDALETAS; RADIOGRAFIA; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: SBEB
- Publisher place: Rio de Janeiro, RJ
- Date published: 2019
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Simpósio de Instrumentação e Imagens Médicas
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
SOUSA, Pedro Moisés de e PATROCÍNIO, Ana Claudia e SCHIABEL, Homero. Reconstrução de imagem mamográfica com alta qualidade usando deep learning com imagens de baixa dose. 2019, Anais.. Rio de Janeiro, RJ: SBEB, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.5281/zenodo.3461249. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Sousa, P. M. de, Patrocínio, A. C., & Schiabel, H. (2019). Reconstrução de imagem mamográfica com alta qualidade usando deep learning com imagens de baixa dose. In Anais. Rio de Janeiro, RJ: SBEB. doi:10.5281/zenodo.3461249 -
NLM
Sousa PM de, Patrocínio AC, Schiabel H. Reconstrução de imagem mamográfica com alta qualidade usando deep learning com imagens de baixa dose [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5281/zenodo.3461249 -
Vancouver
Sousa PM de, Patrocínio AC, Schiabel H. Reconstrução de imagem mamográfica com alta qualidade usando deep learning com imagens de baixa dose [Internet]. Anais. 2019 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.5281/zenodo.3461249 - Avaliação de dose de radiação em mamografia digital: resultados de aplicação de um novo procedimento computacional de rastreamento de dados
- Análise estatística de atributos extraídos de lesões mamárias
- Classificação pela forma de nódulos mamográficos de imagens reais digitalizadas e simuladas
- Desenvolvimento de técnicas computacionais para auxiliar testes de qualidade em imagens mamográficas que utilizam o phantom CDMAM 3.4
- Segmentação automática de massas mamográficas por intermédio do crescimento de regiões e árvore de decisão
- Método RFP: redução de falsos-positivos na detecção de agrupamentos de microcalcificações em imagens de mamas densas
- Disponibilização de imagens mamográficas via internet: uma forma de contribuir para a integração regional de pesquisas em diagnóstico auxiliado por computador
- Análise de atributos para classificação de achados mamográficos usando redes bayesianas
- Resultados da aplicação de um esquema CAD para mamogramas digitais e digitalizados
- A computer system to record and retrieve information from a mammographic images database by internet
Informações sobre o DOI: 10.5281/zenodo.3461249 (Fonte: oaDOI API)
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