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Trabalho de evento-resumo periodico
Efficacy and safety of early lipid lowering treatment in children with familial hypercholesterolemia (2022)
Juliani, Fabiana Cordeiro ; Miname, Márcio Hiroshi ; Castelo, Maria Helane Costa Gurgel ; Chacra, Ana Paula Marte ; Salgado Filho, Wilson; Coutinho, Elaine dos Reis; Jannes, Cinthia Elim ; Pereira, Alexandre; Krieger, Jose Eduardo ; Maranhão, Raul Cavalcante ; Santos Filho, Raul Dias dos ; Rocha, Viviane Zorzanelli
Source: Journal of the American College of Cardiology. Conference titles: Annual Scientific Session and Expo (ACC). Unidades: FM, FCF, ICMC
Subjects: LIPÍDEOS, HIPERCOLESTEROLEMIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
JULIANI, Fabiana Cordeiro et al. Efficacy and safety of early lipid lowering treatment in children with familial hypercholesterolemia. Journal of the American College of Cardiology. New York: Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www.jacc.org/doi/epdf/10.1016/S0735-1097%2822%2902463-9. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2022
APA
Juliani, F. C., Miname, M. H., Castelo, M. H. C. G., Chacra, A. P. M., Salgado Filho, W., Coutinho, E. dos R., et al. (2022). Efficacy and safety of early lipid lowering treatment in children with familial hypercholesterolemia. Journal of the American College of Cardiology. New York: Faculdade de Medicina, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.jacc.org/doi/epdf/10.1016/S0735-1097%2822%2902463-9
NLM
Juliani FC, Miname MH, Castelo MHCG, Chacra APM, Salgado Filho W, Coutinho E dos R, Jannes CE, Pereira A, Krieger JE, Maranhão RC, Santos Filho RD dos, Rocha VZ. Efficacy and safety of early lipid lowering treatment in children with familial hypercholesterolemia [Internet]. Journal of the American College of Cardiology. 2022 ; 79( 9): 1472.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.jacc.org/doi/epdf/10.1016/S0735-1097%2822%2902463-9
Vancouver
Juliani FC, Miname MH, Castelo MHCG, Chacra APM, Salgado Filho W, Coutinho E dos R, Jannes CE, Pereira A, Krieger JE, Maranhão RC, Santos Filho RD dos, Rocha VZ. Efficacy and safety of early lipid lowering treatment in children with familial hypercholesterolemia [Internet]. Journal of the American College of Cardiology. 2022 ; 79( 9): 1472.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.jacc.org/doi/epdf/10.1016/S0735-1097%2822%2902463-9
Trabalho de evento-anais periodico
A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images (2022)
Marcomini, Karem Daiane ; Cardenas, Diego Armando Cardona ; Traina, Agma Juci Machado ; Krieger, Jose Eduardo ; Gutierrez, Marco Antonio
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: SPIE Medical Imaging. Unidades: ICMC, FM, EP
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RADIOGRAFIA, COVID-19
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ABNT
MARCOMINI, Karem Daiane et al. A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.2613177. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2022
APA
Marcomini, K. D., Cardenas, D. A. C., Traina, A. J. M., Krieger, J. E., & Gutierrez, M. A. (2022). A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering - SPIE. doi:10.1117/12.2613177
NLM
Marcomini KD, Cardenas DAC, Traina AJM, Krieger JE, Gutierrez MA. A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images [Internet]. Proceedings of SPIE. 2022 ; 12033 1203327-1-1203327-9.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2613177
Vancouver
Marcomini KD, Cardenas DAC, Traina AJM, Krieger JE, Gutierrez MA. A deep learning approach for COVID-19 screening and localization on chest x-ray images [Internet]. Proceedings of SPIE. 2022 ; 12033 1203327-1-1203327-9.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2613177
Artigo de periodico
Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax (2022)
Gutierrez, Marco Antonio ; Cardenas, Diego Armando Cardona ; Marcomini, Karem Daiane ; Traina, Agma Juci Machado ; Moreno, Ramon Alfredo; Krieger, Jose Eduardo
Source: Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. Unidades: ICMC, FM
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RADIOGRAFIA, TÓRAX
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUTIERREZ, Marco Antonio et al. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo, v. 32, n. 1, p. 31-38, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Gutierrez, M. A., Cardenas, D. A. C., Marcomini, K. D., Traina, A. J. M., Moreno, R. A., & Krieger, J. E. (2022). Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo, 32( 1), 31-38. doi:10.29381/0103-8559/2022320131-8
NLM
Gutierrez MA, Cardenas DAC, Marcomini KD, Traina AJM, Moreno RA, Krieger JE. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax [Internet]. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. 2022 ; 32( 1): 31-38.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8
Vancouver
Gutierrez MA, Cardenas DAC, Marcomini KD, Traina AJM, Moreno RA, Krieger JE. Aplicação da inteligência artificial em imagem cardiovascular: classificação automática de imagens de radiografia de tórax [Internet]. Revista da Sociedade de Cardiologia do Estado de São Paulo. 2022 ; 32( 1): 31-38.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.29381/0103-8559/2022320131-8

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