Identification and quantification of caries from CBCT segmented images (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARQUES, FÁTIMA DE LOURDES DOS SANTOS NUNES - STI ; BULLEN, IZABEL REGINA FISCHER RUBIRA DE - FOB ; ZANINI, LUIZ GUILHERME KASPUTIS - EP
- Unidades: STI; FOB; EP
- DOI: 10.5753/sbcas.2023.229376
- Subjects: CÁRIE DENTÁRIA; TOMOGRAFIA; DIAGNÓSTICO CLÍNICO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Sociedade Brasileira de Computação
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Anais Científicos
- ISSN: 2763-8952
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ZANINI, Luiz Guilherme Kasputis e NUNES, Fátima de Lourdes dos Santos e RUBIRA-BULLEN, Izabel Regina Fischer. Identification and quantification of caries from CBCT segmented images. 2023, Anais.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229376. Acesso em: 11 fev. 2026. -
APA
Zanini, L. G. K., Nunes, F. de L. dos S., & Rubira-Bullen, I. R. F. (2023). Identification and quantification of caries from CBCT segmented images. In Anais Científicos. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. doi:10.5753/sbcas.2023.229376 -
NLM
Zanini LGK, Nunes F de L dos S, Rubira-Bullen IRF. Identification and quantification of caries from CBCT segmented images [Internet]. Anais Científicos. 2023 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229376 -
Vancouver
Zanini LGK, Nunes F de L dos S, Rubira-Bullen IRF. Identification and quantification of caries from CBCT segmented images [Internet]. Anais Científicos. 2023 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229376 - A systematic review on caries detection, classification, and segmentation from X-Ray Images: methods, datasets, evaluation, and open opportunities
- Enhancing dental caries classification in CBCT images by using image processing and self-supervised learning
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Informações sobre o DOI: 10.5753/sbcas.2023.229376 (Fonte: oaDOI API)
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