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  • Unidade: FFCLRP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOSIMETRIA, GEL (FORMAS FARMACÊUTICAS)

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    • ABNT

      TOZZI, Karen Gonçalves. Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06112023-111509/. Acesso em: 01 nov. 2024.
    • APA

      Tozzi, K. G. (2023). Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06112023-111509/
    • NLM

      Tozzi KG. Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06112023-111509/
    • Vancouver

      Tozzi KG. Predição da curva de calibração em dosimetria gel utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06112023-111509/
  • Unidade: FFCLRP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM 3D, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      KONELL, Hohana Gabriela. Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012024-090035/. Acesso em: 01 nov. 2024.
    • APA

      Konell, H. G. (2023). Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012024-090035/
    • NLM

      Konell HG. Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012024-090035/
    • Vancouver

      Konell HG. Assessment of U-Net in the segmentation of short tracts: transferring to clinical MRI routine [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012024-090035/
  • Unidade: FFCLRP

    Assuntos: BIOFÍSICA, TEXTURA, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      MACHADO, Leonardo Ferreira. Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11052018-110513/. Acesso em: 01 nov. 2024.
    • APA

      Machado, L. F. (2017). Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11052018-110513/
    • NLM

      Machado LF. Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11052018-110513/
    • Vancouver

      Machado LF. Magnetic resonance imaging texture analysis in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-11052018-110513/
  • Unidade: FFCLRP

    Assuntos: REDE NERVOSA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FIGUEIRA, Lucas Baggio. Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório. 2011. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/. Acesso em: 01 nov. 2024.
    • APA

      Figueira, L. B. (2011). Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/
    • NLM

      Figueira LB. Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório [Internet]. 2011 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/
    • Vancouver

      Figueira LB. Reconhecimento de padrões usando uma rede neural pulsada inspirada no bulbo olfatório [Internet]. 2011 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-26102011-111801/

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