Real time mass classification for mammographic images: a DrivenCADx scheme (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: SCHIABEL, HOMERO - EESC ; CARDOSO, FERNANDA JUNQUEIRA FORTES - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.34119/bjhrv6n3-429
- Subjects: MAMOGRAFIA; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Curitiba, PR
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Brazilian Journal of Health Review
- ISSN: 2595-6825
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 6, n. 3, p. 13909-13927, may/jun. 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
-
ABNT
SCHIABEL, Homero e MATHEUS, Bruno Roberto Nepomuceno e CARDOSO, Fernanda Junqueira Fortes. Real time mass classification for mammographic images: a DrivenCADx scheme. Brazilian Journal of Health Review, v. 6, n. may/ju 2023, p. 13909-13927, 2023Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.34119/bjhrv6n3-429. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Schiabel, H., Matheus, B. R. N., & Cardoso, F. J. F. (2023). Real time mass classification for mammographic images: a DrivenCADx scheme. Brazilian Journal of Health Review, 6( may/ju 2023), 13909-13927. doi:10.34119/bjhrv6n3-429 -
NLM
Schiabel H, Matheus BRN, Cardoso FJF. Real time mass classification for mammographic images: a DrivenCADx scheme [Internet]. Brazilian Journal of Health Review. 2023 ; 6( may/ju 2023): 13909-13927.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://dx.doi.org/10.34119/bjhrv6n3-429 -
Vancouver
Schiabel H, Matheus BRN, Cardoso FJF. Real time mass classification for mammographic images: a DrivenCADx scheme [Internet]. Brazilian Journal of Health Review. 2023 ; 6( may/ju 2023): 13909-13927.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://dx.doi.org/10.34119/bjhrv6n3-429 - Esquema computacional para testes comparativos entre imagens mamográficas digitais reais e simuladas
- Comparative tests between actual and simulated digital mammography images for new computer schemes evaluation database
- Avaliação de dose de radiação em mamografia digital: resultados de aplicação de um novo procedimento computacional de rastreamento de dados
- Processamento e análise de imagens médicas
- Quantitative evaluation of automatic methods for lesions detection in breast ultrasound images
- Investigations on a computer application for tracking the mean glandular breast dose profile in mammography
- Automated method for determining grid lines using MAMA-CDM phantom images
- BancoWeb interaction and management tools: new features for breast phantom image database
- Reconstrução de imagem mamográfica com alta qualidade usando deep learning com imagens de baixa dose
- Improvement in ann performance by the selection of the best texture features from breast masses in mammography images
Informações sobre o DOI: 10.34119/bjhrv6n3-429 (Fonte: oaDOI API)
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