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Artigo de periodico
Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification (2023)
Bustios, Paul ; Rosa, João Luís Garcia
Source: Applied Intelligence. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ELETROENCEFALOGRAFIA
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ABNT
BUSTIOS, Paul e ROSA, João Luís Garcia. Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification. Applied Intelligence, v. 53, n. 24, p. 30133-30147, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-023-05134-x. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Bustios, P., & Rosa, J. L. G. (2023). Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification. Applied Intelligence, 53( 24), 30133-30147. doi:10.1007/s10489-023-05134-x
NLM
Bustios P, Rosa JLG. Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification [Internet]. Applied Intelligence. 2023 ; 53( 24): 30133-30147.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-023-05134-x
Vancouver
Bustios P, Rosa JLG. Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification [Internet]. Applied Intelligence. 2023 ; 53( 24): 30133-30147.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-023-05134-x
Trabalho de evento
Early detection of autism spectrum disorder using non-invasive EEG (2023)
Antunes, Marcela Prince; Rosa, João Luís Garcia ; Sabai, Fabio Junior; Aguiar Neto, Fernando Soares de
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Body Sensor Networks - BSN. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ELETROENCEFALOGRAFIA, TRANSTORNO AUTÍSTICO
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ABNT
ANTUNES, Marcela Prince et al. Early detection of autism spectrum disorder using non-invasive EEG. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BSN58485.2023.10331452. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Antunes, M. P., Rosa, J. L. G., Sabai, F. J., & Aguiar Neto, F. S. de. (2023). Early detection of autism spectrum disorder using non-invasive EEG. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BSN58485.2023.10331452
NLM
Antunes MP, Rosa JLG, Sabai FJ, Aguiar Neto FS de. Early detection of autism spectrum disorder using non-invasive EEG [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BSN58485.2023.10331452
Vancouver
Antunes MP, Rosa JLG, Sabai FJ, Aguiar Neto FS de. Early detection of autism spectrum disorder using non-invasive EEG [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BSN58485.2023.10331452
Artigo de periodico
Feature extraction and selection from electroencephalogram signals for epileptic seizure diagnosis (2023)
Vargas, Dionathan Luan de ; Oliva, Jefferson Tales ; Teixeira, Marcelo ; Casanova, Dalcimar ; Rosa, João Luís Garcia
Source: Neural Computing and Applications. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
VARGAS, Dionathan Luan de et al. Feature extraction and selection from electroencephalogram signals for epileptic seizure diagnosis. Neural Computing and Applications, v. 35, n. 16, p. 12195-12219, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-023-08350-1. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Vargas, D. L. de, Oliva, J. T., Teixeira, M., Casanova, D., & Rosa, J. L. G. (2023). Feature extraction and selection from electroencephalogram signals for epileptic seizure diagnosis. Neural Computing and Applications, 35( 16), 12195-12219. doi:10.1007/s00521-023-08350-1
NLM
Vargas DL de, Oliva JT, Teixeira M, Casanova D, Rosa JLG. Feature extraction and selection from electroencephalogram signals for epileptic seizure diagnosis [Internet]. Neural Computing and Applications. 2023 ; 35( 16): 12195-12219.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-023-08350-1
Vancouver
Vargas DL de, Oliva JT, Teixeira M, Casanova D, Rosa JLG. Feature extraction and selection from electroencephalogram signals for epileptic seizure diagnosis [Internet]. Neural Computing and Applications. 2023 ; 35( 16): 12195-12219.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-023-08350-1
Trabalho de evento
Impact of sampling rate and eye-condition on resting quantitative EEG (2022)
Aguiar Neto, Fernando Soares de ; Rosa, João Luís Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: Signal Processing Conference - SPA. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, INFERÊNCIA BAYESIANA, AMOSTRAGEM, ELETROENCEFALOGRAFIA
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ABNT
AGUIAR NETO, Fernando Soares de e ROSA, João Luís Garcia. Impact of sampling rate and eye-condition on resting quantitative EEG. 2022, Anais.. Poznan: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.23919/SPA53010.2022.9927794. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Aguiar Neto, F. S. de, & Rosa, J. L. G. (2022). Impact of sampling rate and eye-condition on resting quantitative EEG. In Proceedings. Poznan: IEEE. doi:10.23919/SPA53010.2022.9927794
NLM
Aguiar Neto FS de, Rosa JLG. Impact of sampling rate and eye-condition on resting quantitative EEG [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.23919/SPA53010.2022.9927794
Vancouver
Aguiar Neto FS de, Rosa JLG. Impact of sampling rate and eye-condition on resting quantitative EEG [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.23919/SPA53010.2022.9927794
Artigo de periodico
Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection (2021)
Oliva, Jefferson Tales ; Rosa, João Luís Garcia
Source: Biomedical Signal Processing and Control. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection. Biomedical Signal Processing and Control, v. 66, p. 1-16, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102469. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2021). Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection. Biomedical Signal Processing and Control, 66, 1-16. doi:10.1016/j.bspc.2021.102469
NLM
Oliva JT, Rosa JLG. Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2021 ; 66 1-16.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102469
Vancouver
Oliva JT, Rosa JLG. Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2021 ; 66 1-16.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102469
Artigo de periodico
Behavioral and EEGraphic characterization of the anticonvulsant effects of the predator odor (TMT) in the amygdala rapid kindling, a model of temporal lobe epilepsy (2020)
Delfino-Pereira, Polianna; Bertti-Dutra, Poliana; Del Vecchio, Flávio; Oliveira, José Antonio Cortes de ; Medeiros, Daniel de Castro ; Cestari, Daniel Moreira ; Santos, Victor R; Moraes, Márcio F. D; Rosa, João Luís Garcia ; Mendes, Eduardo Mazoni Andrade Marçal ; Garcia-Cairasco, Norberto
Source: Frontiers in Neurology. Unidades: FMRP, ICMC
Subjects: EPILEPSIA DO LOBO TEMPORAL, ELETROENCEFALOGRAFIA, ANTICONVULSIVANTES
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ABNT
DELFINO-PEREIRA, Polianna et al. Behavioral and EEGraphic characterization of the anticonvulsant effects of the predator odor (TMT) in the amygdala rapid kindling, a model of temporal lobe epilepsy. Frontiers in Neurology, v. No 2020, p. 1-17, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fneur.2020.586724. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Delfino-Pereira, P., Bertti-Dutra, P., Del Vecchio, F., Oliveira, J. A. C. de, Medeiros, D. de C., Cestari, D. M., et al. (2020). Behavioral and EEGraphic characterization of the anticonvulsant effects of the predator odor (TMT) in the amygdala rapid kindling, a model of temporal lobe epilepsy. Frontiers in Neurology, No 2020, 1-17. doi:10.3389/fneur.2020.586724
NLM
Delfino-Pereira P, Bertti-Dutra P, Del Vecchio F, Oliveira JAC de, Medeiros D de C, Cestari DM, Santos VR, Moraes MFD, Rosa JLG, Mendes EMAM, Garcia-Cairasco N. Behavioral and EEGraphic characterization of the anticonvulsant effects of the predator odor (TMT) in the amygdala rapid kindling, a model of temporal lobe epilepsy [Internet]. Frontiers in Neurology. 2020 ; No 2020 1-17.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fneur.2020.586724
Vancouver
Delfino-Pereira P, Bertti-Dutra P, Del Vecchio F, Oliveira JAC de, Medeiros D de C, Cestari DM, Santos VR, Moraes MFD, Rosa JLG, Mendes EMAM, Garcia-Cairasco N. Behavioral and EEGraphic characterization of the anticonvulsant effects of the predator odor (TMT) in the amygdala rapid kindling, a model of temporal lobe epilepsy [Internet]. Frontiers in Neurology. 2020 ; No 2020 1-17.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fneur.2020.586724
Monografia/livro
Essentials of formal languages and automata (2019)
Rosa, João Luís Garcia
Unidade: ICMC
Subjects: LINGUAGENS FORMAIS, TEORIA DOS AUTÔMATOS
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ABNT
ROSA, João Luís Garcia. Essentials of formal languages and automata. . Saarbrücken: Lambert Academic Publishing - LAP. . Acesso em: 18 maio 2025. , 2019
APA
Rosa, J. L. G. (2019). Essentials of formal languages and automata. Saarbrücken: Lambert Academic Publishing - LAP.
NLM
Rosa JLG. Essentials of formal languages and automata. 2019 ;[citado 2025 maio 18 ]
Vancouver
Rosa JLG. Essentials of formal languages and automata. 2019 ;[citado 2025 maio 18 ]
Trabalho de evento
Epilepsy detection using multiclass classifier based on spectral features (2019)
Oliva, Jefferson Tales ; Rosa, João Luís Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Epilepsy detection using multiclass classifier based on spectral features. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8852379. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2019). Epilepsy detection using multiclass classifier based on spectral features. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2019.8852379
NLM
Oliva JT, Rosa JLG. Epilepsy detection using multiclass classifier based on spectral features [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8852379
Vancouver
Oliva JT, Rosa JLG. Epilepsy detection using multiclass classifier based on spectral features [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8852379
Artigo de periodico
Depression biomarkers using non-invasive EEG: a review (2019)
Aguiar Neto, Fernando Soares de ; Rosa, João Luís Garcia
Source: Neuroscience & Biobehavioral Reviews. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ELETROENCEFALOGRAFIA, DEPRESSÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AGUIAR NETO, Fernando Soares de e ROSA, João Luís Garcia. Depression biomarkers using non-invasive EEG: a review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, v. 105, p. 83-93, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.07.021. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Aguiar Neto, F. S. de, & Rosa, J. L. G. (2019). Depression biomarkers using non-invasive EEG: a review. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 105, 83-93. doi:10.1016/j.neubiorev.2019.07.021
NLM
Aguiar Neto FS de, Rosa JLG. Depression biomarkers using non-invasive EEG: a review [Internet]. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2019 ; 105 83-93.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.07.021
Vancouver
Aguiar Neto FS de, Rosa JLG. Depression biomarkers using non-invasive EEG: a review [Internet]. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2019 ; 105 83-93.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.07.021
Artigo de periodico
Classification for EEG report generation and epilepsy detection (2019)
Oliva, Jefferson Tales; Rosa, João Luís Garcia
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Classification for EEG report generation and epilepsy detection. Neurocomputing, v. 335, p. 81-95, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2019). Classification for EEG report generation and epilepsy detection. Neurocomputing, 335, 81-95. doi:10.1016/j.neucom.2019.01.053
NLM
Oliva JT, Rosa JLG. Classification for EEG report generation and epilepsy detection [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 335 81-95.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053
Vancouver
Oliva JT, Rosa JLG. Classification for EEG report generation and epilepsy detection [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 335 81-95.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.01.053
Trabalho de evento
Forecasting economic time series using chaotic neural networks (2018)
Gonçalves, Victor H; Rosa, João Luís Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ÍNDICE DE PREÇOS AO CONSUMIDOR
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ABNT
GONÇALVES, Victor H e ROSA, João Luís Garcia. Forecasting economic time series using chaotic neural networks. 2018, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2018. Disponível em: https://bracis2018.mybluemix.net/files/proceedings_eniac2018.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Gonçalves, V. H., & Rosa, J. L. G. (2018). Forecasting economic time series using chaotic neural networks. In Proceedings. Porto Alegre: SBC. Recuperado de https://bracis2018.mybluemix.net/files/proceedings_eniac2018.pdf
NLM
Gonçalves VH, Rosa JLG. Forecasting economic time series using chaotic neural networks [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bracis2018.mybluemix.net/files/proceedings_eniac2018.pdf
Vancouver
Gonçalves VH, Rosa JLG. Forecasting economic time series using chaotic neural networks [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bracis2018.mybluemix.net/files/proceedings_eniac2018.pdf
Trabalho de evento
Differentiation between normal and interictal EEG using multitaper spectral classifiers (2018)
Oliva, Jefferson Tales; Rosa, João Luís Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Differentiation between normal and interictal EEG using multitaper spectral classifiers. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489503. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2018). Differentiation between normal and interictal EEG using multitaper spectral classifiers. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2018.8489503
NLM
Oliva JT, Rosa JLG. Differentiation between normal and interictal EEG using multitaper spectral classifiers [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489503
Vancouver
Oliva JT, Rosa JLG. Differentiation between normal and interictal EEG using multitaper spectral classifiers [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489503
Trabalho de evento-anais periodico
Rule induction algorithms for classification of psychotic disorders involving social vulnerability features (2018)
Carvalho, Isabelle; Rosa, João Luís Garcia ; Santos, Ketlin Fabri dos; Alves, Domingos
Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on Enterprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: ICMC, FMRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TRANSTORNOS PSICÓTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARVALHO, Isabelle et al. Rule induction algorithms for classification of psychotic disorders involving social vulnerability features. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.008. Acesso em: 18 maio 2025. , 2018
APA
Carvalho, I., Rosa, J. L. G., Santos, K. F. dos, & Alves, D. (2018). Rule induction algorithms for classification of psychotic disorders involving social vulnerability features. Procedia Computer Science. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.procs.2018.10.008
NLM
Carvalho I, Rosa JLG, Santos KF dos, Alves D. Rule induction algorithms for classification of psychotic disorders involving social vulnerability features [Internet]. Procedia Computer Science. 2018 ; 138 49-55.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.008
Vancouver
Carvalho I, Rosa JLG, Santos KF dos, Alves D. Rule induction algorithms for classification of psychotic disorders involving social vulnerability features [Internet]. Procedia Computer Science. 2018 ; 138 49-55.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.008
Trabalho de evento
Improving semantic role labeling using high-level classification in complex networks (2017)
Carneiro, Murilo G; Rosa, João Luís Garcia ; Qiusheng, Zheng; Xiaoming, Liu; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery - ICNC-FSKD. Unidades: ICMC, FFCLRP
Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARNEIRO, Murilo G et al. Improving semantic role labeling using high-level classification in complex networks. 2017, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/FSKD.2017.8393113. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Carneiro, M. G., Rosa, J. L. G., Qiusheng, Z., Xiaoming, L., & Liang, Z. (2017). Improving semantic role labeling using high-level classification in complex networks. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/FSKD.2017.8393113
NLM
Carneiro MG, Rosa JLG, Qiusheng Z, Xiaoming L, Liang Z. Improving semantic role labeling using high-level classification in complex networks [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FSKD.2017.8393113
Vancouver
Carneiro MG, Rosa JLG, Qiusheng Z, Xiaoming L, Liang Z. Improving semantic role labeling using high-level classification in complex networks [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FSKD.2017.8393113
Trabalho de evento
Stochastic and deterministic stationarity analysis of EEG data (2017)
Cestari, Daniel Moreira; Rosa, João Luís Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ELETROENCEFALOGRAFIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CESTARI, Daniel Moreira e ROSA, João Luís Garcia. Stochastic and deterministic stationarity analysis of EEG data. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7965837. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Cestari, D. M., & Rosa, J. L. G. (2017). Stochastic and deterministic stationarity analysis of EEG data. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2017.7965837
NLM
Cestari DM, Rosa JLG. Stochastic and deterministic stationarity analysis of EEG data [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7965837
Vancouver
Cestari DM, Rosa JLG. Stochastic and deterministic stationarity analysis of EEG data [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7965837
Artigo de periodico
How an epileptic EEG segment, used as reference, can influence a cross-correlation classifier? (2017)
Oliva, Jefferson Tales; Rosa, João Luís Garcia
Source: Applied Intelligence. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, MINERAÇÃO DE DADOS, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. How an epileptic EEG segment, used as reference, can influence a cross-correlation classifier?. Applied Intelligence, v. 47, n. 1, p. 178-196, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-016-0891-y. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2017). How an epileptic EEG segment, used as reference, can influence a cross-correlation classifier? Applied Intelligence, 47( 1), 178-196. doi:10.1007/s10489-016-0891-y
NLM
Oliva JT, Rosa JLG. How an epileptic EEG segment, used as reference, can influence a cross-correlation classifier? [Internet]. Applied Intelligence. 2017 ; 47( 1): 178-196.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-016-0891-y
Vancouver
Oliva JT, Rosa JLG. How an epileptic EEG segment, used as reference, can influence a cross-correlation classifier? [Internet]. Applied Intelligence. 2017 ; 47( 1): 178-196.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-016-0891-y
Trabalho de evento
The use of one-class classifiers for differentiating healthy from epileptic EEG segments (2017)
Oliva, Jefferson Tales; Rosa, João Luís Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. The use of one-class classifiers for differentiating healthy from epileptic EEG segments. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966222. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2017). The use of one-class classifiers for differentiating healthy from epileptic EEG segments. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2017.7966222
NLM
Oliva JT, Rosa JLG. The use of one-class classifiers for differentiating healthy from epileptic EEG segments [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966222
Vancouver
Oliva JT, Rosa JLG. The use of one-class classifiers for differentiating healthy from epileptic EEG segments [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966222
Trabalho de evento
Restricted exhaustive search for frequency band selection in motor imagery classification (2017)
Bustios, Paul; Rosa, João Luís Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ELETROENCEFALOGRAFIA
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ABNT
BUSTIOS, Paul e ROSA, João Luís Garcia. Restricted exhaustive search for frequency band selection in motor imagery classification. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966388. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Bustios, P., & Rosa, J. L. G. (2017). Restricted exhaustive search for frequency band selection in motor imagery classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2017.7966388
NLM
Bustios P, Rosa JLG. Restricted exhaustive search for frequency band selection in motor imagery classification [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966388
Vancouver
Bustios P, Rosa JLG. Restricted exhaustive search for frequency band selection in motor imagery classification [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966388
Trabalho de evento-anais periodico
Predictive models for differentiation between normal and abnormal EEG through cross-correlation and machine learning techniques (2017)
Oliva, Jefferson Tales; Rosa, João Luís Garcia
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Banff International Research Station for Mathematical Innovation and Discovery Workshop - BIRS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA
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ABNT
OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Predictive models for differentiation between normal and abnormal EEG through cross-correlation and machine learning techniques. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-69775-8_7. Acesso em: 18 maio 2025. , 2017
APA
Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2017). Predictive models for differentiation between normal and abnormal EEG through cross-correlation and machine learning techniques. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-69775-8_7
NLM
Oliva JT, Rosa JLG. Predictive models for differentiation between normal and abnormal EEG through cross-correlation and machine learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2017 ; 10344 134-145.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-69775-8_7
Vancouver
Oliva JT, Rosa JLG. Predictive models for differentiation between normal and abnormal EEG through cross-correlation and machine learning techniques [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2017 ; 10344 134-145.[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-69775-8_7
Parte de monografia/livro
Interfaces cérebro-computador (2016)
Rosa, João Luís Garcia
Source: Jornadas de atualização em informática 2016. Unidade: ICMC
Subjects: INTERFACE HOMEM-COMPUTADOR, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, ELETROENCEFALOGRAFIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSA, João Luís Garcia. Interfaces cérebro-computador. Jornadas de atualização em informática 2016. Tradução . Porto Alegre: SBC, 2016. . Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbc.6.5. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Rosa, J. L. G. (2016). Interfaces cérebro-computador. In Jornadas de atualização em informática 2016. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbc.6.5
NLM
Rosa JLG. Interfaces cérebro-computador [Internet]. In: Jornadas de atualização em informática 2016. Porto Alegre: SBC; 2016. [citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbc.6.5
Vancouver
Rosa JLG. Interfaces cérebro-computador [Internet]. In: Jornadas de atualização em informática 2016. Porto Alegre: SBC; 2016. [citado 2025 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbc.6.5

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