A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: BRUNO, ODEMIR MARTINEZ - IFSC ; RIBAS, LUCAS CORREIA - ICMC
- Unidades: IFSC; ICMC
- DOI: 10.1016/j.bspc.2021.103133
- Subjects: REDES COMPLEXAS; RECONHECIMENTO DE IMAGEM; TECNOLOGIAS DA SAÚDE; OSTEOARTRITE DO JOELHO
- Keywords: Texture analysis; Networks; Feature extraction; OsteoArthritis detection
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Biomedical Signal Processing and Control
- ISSN: 1746-8094
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 222, p. 103133-1-103133-10, Jan. 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, v. 222, n. Ja 2022, p. 103133-1-103133-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Ribas, L. C., Riad, R., Jennane, R., & Bruno, O. M. (2022). A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, 222( Ja 2022), 103133-1-103133-10. doi:10.1016/j.bspc.2021.103133 -
NLM
Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133 -
Vancouver
Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133 - “Prêmio CAPES – Teses 2022”: Pós-doc do IFSC/USP arrecada Menção Honrosa e prêmio da Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
- Dynamic texture analysis with diffusion in networks
- Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional
- Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification
- Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks
- Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks
- A fractal-based approach to network characterization applied to texture analysis
- Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification
- Randomized neural network based signature for dynamic texture classification
- Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.bspc.2021.103133 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
Tipo | Nome | Link | |
---|---|---|---|
3043474_postprint.pdf | Direct link | ||
3043474.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas