Uncovering symptom-lesion associations through machine learning (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: ABRÃO, MAURICIO SIMÕES - FM ; SÁTIRO, RENATO MÁXIMO - ESALQ ; CALDEIRA, BRUNA TOLENTINO - FM ; SILVA, RENATO DE SANTANA - ESALQ ; ANDRES, MARINA DE PAULA - FM ; ROCHA, TAINÁ PEZZIN - FM
- Unidades: FM; ESALQ
- DOI: 10.1016/j.jmig.2025.08.005
- Subjects: ANÁLISE DE CORRESPONDÊNCIA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ENDOMETRIOSE; SINTOMAS LOCAIS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Minimally Invasive Gynecology
- ISSN: 1553-4650
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 32,n. 11, p. 980-986, November 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SILVA, Renato de Santana et al. Uncovering symptom-lesion associations through machine learning. Journal of Minimally Invasive Gynecology, v. 32, n. 11, p. 980-986, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jmig.2025.08.005. Acesso em: 18 fev. 2026. -
APA
Silva, R. de S., Sátiro, R. M., Abrão, H. M., Rocha, T. P., Milani, F., Caldeira, B. T., et al. (2025). Uncovering symptom-lesion associations through machine learning. Journal of Minimally Invasive Gynecology, 32( 11), 980-986. doi:10.1016/j.jmig.2025.08.005 -
NLM
Silva R de S, Sátiro RM, Abrão HM, Rocha TP, Milani F, Caldeira BT, Andres M de P, Abrão MS. Uncovering symptom-lesion associations through machine learning [Internet]. Journal of Minimally Invasive Gynecology. 2025 ; 32( 11): 980-986.[citado 2026 fev. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jmig.2025.08.005 -
Vancouver
Silva R de S, Sátiro RM, Abrão HM, Rocha TP, Milani F, Caldeira BT, Andres M de P, Abrão MS. Uncovering symptom-lesion associations through machine learning [Internet]. Journal of Minimally Invasive Gynecology. 2025 ; 32( 11): 980-986.[citado 2026 fev. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jmig.2025.08.005 - Deep Endometriosis: the Involvement of Multiple Pelvic Compartments Is Associated with More Severe Pain Symptoms and Infertility
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.jmig.2025.08.005 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3270948-Uncovering_Sympto... |
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