Interactive protocol for acquisition of migraine diaries with a mobile app and machine learning data analysis (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES, KAMILA RIOS DA HORA - ICMC ; PONTI, MOACIR ANTONELLI - ICMC ; ALVES, TATIANE VIERA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1145/3472301.3484322
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTERAÇÃO USUÁRIO-COMPUTADOR; ENXAQUECA; TECNOLOGIAS DA SAÚDE
- Keywords: Migraine; Collection Protocol; Online Diaries; Reports; Feedback
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems - IHC
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ALVES, Tatiane Vieira e RODRIGUES, Kamila Rios da Hora e PONTI, Moacir Antonelli. Interactive protocol for acquisition of migraine diaries with a mobile app and machine learning data analysis. 2021, Anais.. New York: ACM, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3472301.3484322. Acesso em: 25 fev. 2026. -
APA
Alves, T. V., Rodrigues, K. R. da H., & Ponti, M. A. (2021). Interactive protocol for acquisition of migraine diaries with a mobile app and machine learning data analysis. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3472301.3484322 -
NLM
Alves TV, Rodrigues KR da H, Ponti MA. Interactive protocol for acquisition of migraine diaries with a mobile app and machine learning data analysis [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3472301.3484322 -
Vancouver
Alves TV, Rodrigues KR da H, Ponti MA. Interactive protocol for acquisition of migraine diaries with a mobile app and machine learning data analysis [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3472301.3484322 - Evasão universitária e estratégias para retenção de alunos com base em intervenções remotas
- The use of digital reports to support the visualization and identification of university dropout data
- Analyzing college student dropout risk prediction in real data using walk-forward validation
- Mobile inertial sensors for fall risk screening and prediction
- A decision cognizant Kullback-Leibler divergence
- Deep manifold alignment for mid-grain sketch based image retrieval
- Como funciona o deep learning
- Sketching out the details: sketch-based image retrieval using convolutional neural networks with multi-stage regression
- Generalization of feature embeddings transferred from different video anomaly detection domains
- An incremental linear-time learning algorithm for the optimum-path forest classifier
Informações sobre o DOI: 10.1145/3472301.3484322 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
| 3045998.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
