Quantitative evaluation of automatic methods for lesions detection in breast ultrasound images (2013)
- Authors:
- Autor USP: SCHIABEL, HOMERO - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1117/12.2008056
- Assunto: ENGENHARIA ELÉTRICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Bellingham, WA, USA
- Date published: 2013
- Source:
- Título: Proceedings of SPIE
- ISSN: 0277-786X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 8670, article 867027, p. 1-7
- Conference titles: Medical Imaging : physics of medical imaging
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MARCOMINI, Karem Daiane e SCHIABEL, Homero e CARNEIRO, Antonio Adilton Oliveira. Quantitative evaluation of automatic methods for lesions detection in breast ultrasound images. Proceedings of SPIE. Bellingham, WA, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1117/12.2008056. Acesso em: 11 jan. 2026. , 2013 -
APA
Marcomini, K. D., Schiabel, H., & Carneiro, A. A. O. (2013). Quantitative evaluation of automatic methods for lesions detection in breast ultrasound images. Proceedings of SPIE. Bellingham, WA, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.2008056 -
NLM
Marcomini KD, Schiabel H, Carneiro AAO. Quantitative evaluation of automatic methods for lesions detection in breast ultrasound images [Internet]. Proceedings of SPIE. 2013 ; 8670 1-7.[citado 2026 jan. 11 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.2008056 -
Vancouver
Marcomini KD, Schiabel H, Carneiro AAO. Quantitative evaluation of automatic methods for lesions detection in breast ultrasound images [Internet]. Proceedings of SPIE. 2013 ; 8670 1-7.[citado 2026 jan. 11 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.2008056 - 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
- 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
- Choosing proper mammography screen-film system by computer simulation
- Evaluating the influence of image acquisition system quality on a mammographic images processing scheme
- A utilização de distribuições Gaussianas para a seleção dos melhores atributos de textura
Informações sobre o DOI: 10.1117/12.2008056 (Fonte: oaDOI API)
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