Histopathological diagnosis of colon cancer using micro-FTIR hyperspectral imaging and deep learning (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: BACHMANN, LUCIANO - FFCLRP ; GARCIA, SERGIO BRITTO - FMRP ; FELIPE, JOAQUIM CEZAR - FFCLRP ; BAFFA, MATHEUS DE FREITAS OLIVEIRA - Interunidades em Bioengenharia
- Unidades: FFCLRP; FMRP; Interunidades em Bioengenharia
- DOI: 10.1016/j.cmpb.2023.107388
- Subjects: NEOPLASIAS DO COLON; DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR; ESPECTROSCOPIA
- Keywords: Colon cancer; Computer-aided diagnosis; Deep learning; Micro-FTIR spectroscopy
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Computer Methods and Programs in Biomedicine
- ISSN: 0169-2607
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 231, art. 107388, 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MUNIZ, Frederico Barbosa et al. Histopathological diagnosis of colon cancer using micro-FTIR hyperspectral imaging and deep learning. Computer Methods and Programs in Biomedicine, v. 231, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107388. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Muniz, F. B., Baffa, M. de F. O., Garcia, S. B., Bachmann, L., & Felipe, J. C. (2023). Histopathological diagnosis of colon cancer using micro-FTIR hyperspectral imaging and deep learning. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 231. doi:10.1016/j.cmpb.2023.107388 -
NLM
Muniz FB, Baffa M de FO, Garcia SB, Bachmann L, Felipe JC. Histopathological diagnosis of colon cancer using micro-FTIR hyperspectral imaging and deep learning [Internet]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2023 ; 231[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107388 -
Vancouver
Muniz FB, Baffa M de FO, Garcia SB, Bachmann L, Felipe JC. Histopathological diagnosis of colon cancer using micro-FTIR hyperspectral imaging and deep learning [Internet]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2023 ; 231[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107388 - Hyperspectral signal analysis for thyroid neoplasm typification on infrared spectrum
- Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging
- Brain tumor classification on multi-modality MRI using radiomic features
- Deep neural networks can differentiate thyroid pathologies on infrared hyperspectral images
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.cmpb.2023.107388 (Fonte: oaDOI API)
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