Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: BACHMANN, LUCIANO - FFCLRP ; FELIPE, JOAQUIM CEZAR - FFCLRP ; BAFFA, MATHEUS DE FREITAS OLIVEIRA - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.1109/CBMS58004.2023.00288
- Subjects: NEOPLASIAS DA TIREOIDE; REDES NEURAIS; VISÃO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Keywords: Classification; Computational pathology; Deep learning; Hyperspectral imaging; Thyroid cancer
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Washington
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: p. 611-615, 2023
- Conference titles: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS)
- Status:
- Nenhuma versão em acesso aberto identificada
-
ABNT
BAFFA, Matheus de Freitas Oliveira et al. Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging. 2023, Anais.. Washington: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00288. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Baffa, M. de F. O., Bachmann, L., Zezell, D. M., Pereira, T. M., Deserno, T. M., & Felipe, J. C. (2023). Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging. In Proceedings. Washington: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/CBMS58004.2023.00288 -
NLM
Baffa M de FO, Bachmann L, Zezell DM, Pereira TM, Deserno TM, Felipe JC. Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00288 -
Vancouver
Baffa M de FO, Bachmann L, Zezell DM, Pereira TM, Deserno TM, Felipe JC. Advancing thyroid pathologies detection with recurrent neural networks and micro-FTIR hyperspectral imaging [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS58004.2023.00288 - Hyperspectral signal analysis for thyroid neoplasm typification on infrared spectrum
- Brain tumor classification on multi-modality MRI using radiomic features
- Histopathological diagnosis of colon cancer using micro-FTIR hyperspectral imaging and deep learning
- Deep neural networks can differentiate thyroid pathologies on infrared hyperspectral images
- Caracterização do tecido tireoidiano por meio da análise de imagens hiperespectrais utilizando aprendizagem profunda
- On the use of machine learning algorithms to classify focal cortical dysplasia on MRI
- Aprendizado de máquinas em características radiômicas para o auxílio ao diagnóstico em imagens histológicas de câncer de boca
- Breast cancer detection in histological images using radiomic features and fully connected neural networks
- Extração de características de imagens de biópsia de tecido cardíaco para auxílio ao diagnóstico de fibrose
- Utilizando análise de Fourier com entropia para detecção automática de regiões de ativação cerebral a partir de neuroimagens funcionais
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