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Autores USP
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Ano de publicação
- 2024 (~1)
- 2020 (~1)
Assuntos
- redes neurais (2)
- diagnóstico por imagem (1)
- inteligência artificial (1)
- neoplasias da tireoide (1)
- processamento de imagens (1)

Artigo de periodico
Deep neural networks can differentiate thyroid pathologies on infrared hyperspectral images (2024)
Baffa, Matheus de Freitas Oliveira; Zezell, Denise Maria; Bachmann, Luciano ; Pereira, Thiago Martini; Deserno, Thomas Martin; Felipe, Joaquim Cezar
Fonte: Computer Methods and Programs in Biomedicine. Unidades: IPEN, FFCLRP, Interunidades em Bioengenharia
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, NEOPLASIAS DA TIREOIDE, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BAFFA, Matheus de Freitas Oliveira et al. Deep neural networks can differentiate thyroid pathologies on infrared hyperspectral images. Computer Methods and Programs in Biomedicine, v. 247, p. 1-8, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.108100. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Baffa, M. de F. O., Zezell, D. M., Bachmann, L., Pereira, T. M., Deserno, T. M., & Felipe, J. C. (2024). Deep neural networks can differentiate thyroid pathologies on infrared hyperspectral images. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 247, 1-8. doi:10.1016/j.cmpb.2024.108100
NLM
Baffa M de FO, Zezell DM, Bachmann L, Pereira TM, Deserno TM, Felipe JC. Deep neural networks can differentiate thyroid pathologies on infrared hyperspectral images [Internet]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2024 ; 247 1-8.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.108100
Vancouver
Baffa M de FO, Zezell DM, Bachmann L, Pereira TM, Deserno TM, Felipe JC. Deep neural networks can differentiate thyroid pathologies on infrared hyperspectral images [Internet]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2024 ; 247 1-8.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2024.108100
Artigo de periodico
Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks (2020)
Chino, Daniel Yoshinobu Takada ; Scabora, Lucas de Carvalho ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Jorge, Ana Elisa Serafim ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado
Fonte: Computer Methods and Programs in Biomedicine. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS, ÚLCERA CUTÂNEA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CHINO, Daniel Yoshinobu Takada et al. Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks. Computer Methods and Programs in Biomedicine, v. 191, p. 1-11, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105376. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Chino, D. Y. T., Scabora, L. de C., Cazzolato, M. T., Jorge, A. E. S., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2020). Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 191, 1-11. doi:10.1016/j.cmpb.2020.105376
NLM
Chino DYT, Scabora L de C, Cazzolato MT, Jorge AES, Traina Junior C, Traina AJM. Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks [Internet]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2020 ; 191 1-11.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105376
Vancouver
Chino DYT, Scabora L de C, Cazzolato MT, Jorge AES, Traina Junior C, Traina AJM. Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks [Internet]. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2020 ; 191 1-11.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105376

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