Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution (2024)
- Authors:
- Autor USP: TSUZUKI, MARCOS DE SALES GUERRA - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1016/j.ifacsc.2024.100276
- Subjects: DIAGNÓSTICO POR IMAGEM; FLUXO SANGUÍNEO REGIONAL; PULMÃO; APRENDIZAGEM PROFUNDA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: IFAC journal of systems and control
- ISSN: 2468-6018
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 29, article number 100276, p. 1-10, Sep. 2024
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SAKA, Tomoki e IWASAWA, Tae e TSUZUKI, Marcos de Sales Guerra. Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution. IFAC journal of systems and control, v. 29, p. Se 2024, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100276. Acesso em: 06 maio 2026. -
APA
Saka, T., Iwasawa, T., & Tsuzuki, M. de S. G. (2024). Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution. IFAC journal of systems and control, 29, Se 2024. doi:10.1016/j.ifacsc.2024.100276 -
NLM
Saka T, Iwasawa T, Tsuzuki M de SG. Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution [Internet]. IFAC journal of systems and control. 2024 ; 29 Se 2024.[citado 2026 maio 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100276 -
Vancouver
Saka T, Iwasawa T, Tsuzuki M de SG. Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution [Internet]. IFAC journal of systems and control. 2024 ; 29 Se 2024.[citado 2026 maio 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100276 - Avaliação: conheça as novidades apresentadas pelo solid works 99: nova versão aumenta as funcionalidades básicas do software e facilita trabalho do usuário
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