Features of a free mammography database to manage a random breast phantom images dataset intended for testing CAD schemes (2022)
- Authors:
- Autor USP: SCHIABEL, HOMERO - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.22533/at.ed.1592652225104
- Subjects: MAMOGRAFIA; CAD; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: International Journal of Health Science
- ISSN: 2764-0159
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 2, n. 65, p. 1-12, 2022
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ABNT
SCHIABEL, Homero e MATHEUS, Bruno Roberto Nepomuceno e CARDOSO, Fernanda Junqueira Fortes. Features of a free mammography database to manage a random breast phantom images dataset intended for testing CAD schemes. International Journal of Health Science, v. 2, n. 65, p. 1-12, 2022Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.22533/at.ed.1592652225104. Acesso em: 13 mar. 2026. -
APA
Schiabel, H., Matheus, B. R. N., & Cardoso, F. J. F. (2022). Features of a free mammography database to manage a random breast phantom images dataset intended for testing CAD schemes. International Journal of Health Science, 2( 65), 1-12. doi:10.22533/at.ed.1592652225104 -
NLM
Schiabel H, Matheus BRN, Cardoso FJF. Features of a free mammography database to manage a random breast phantom images dataset intended for testing CAD schemes [Internet]. International Journal of Health Science. 2022 ; 2( 65): 1-12.[citado 2026 mar. 13 ] Available from: https://dx.doi.org/10.22533/at.ed.1592652225104 -
Vancouver
Schiabel H, Matheus BRN, Cardoso FJF. Features of a free mammography database to manage a random breast phantom images dataset intended for testing CAD schemes [Internet]. International Journal of Health Science. 2022 ; 2( 65): 1-12.[citado 2026 mar. 13 ] Available from: https://dx.doi.org/10.22533/at.ed.1592652225104 - Classifier scheme for clustered microcalcifications in digitized mammograms by using artificial neural netoworks [CD-ROM]
- Classificação de agrupamentos de microcalcificações mamárias por redes neurais artificiais
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- Automated characterization of secondary signals of breast cancer to compose a module from a CADx scheme
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- Nodules segmentation in breast ultrasound using the artificial neural network self-organizing map
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