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  • Fonte: ACS Sensors. Unidade: IFSC

    Assuntos: MICROSCÓPIO ÓTICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19, VISÃO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      OITICICA, Pedro Ramon Almeida et al. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus. ACS Sensors, v. 10, n. 2, p. 1407-1418 + supporting information, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451. Acesso em: 16 nov. 2025.
    • APA

      Oiticica, P. R. A., Angelim, M. K. S. C., Soares, J. C., Soares, A. C., Proença-Modena, J. L., Bruno, O. M., & Oliveira Junior, O. N. de. (2025). Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus. ACS Sensors, 10( 2), 1407-1418 + supporting information. doi:10.1021/acssensors.4c03451
    • NLM

      Oiticica PRA, Angelim MKSC, Soares JC, Soares AC, Proença-Modena JL, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus [Internet]. ACS Sensors. 2025 ; 10( 2): 1407-1418 + supporting information.[citado 2025 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451
    • Vancouver

      Oiticica PRA, Angelim MKSC, Soares JC, Soares AC, Proença-Modena JL, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus [Internet]. ACS Sensors. 2025 ; 10( 2): 1407-1418 + supporting information.[citado 2025 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451
  • Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Assuntos: COVID-19, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SENSORES BIOMÉDICOS, MICROSCOPIA

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      OITICICA, Pedro Ramon Almeida. SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/no-ifsc-usp-aprendizado-de-maquina-e-microscopia-optica-possibilitam-desenvolvimento-de-imunossensores-ultra-sensiveis/. Acesso em: 16 nov. 2025. , 2025
    • APA

      Oiticica, P. R. A. (2025). SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/no-ifsc-usp-aprendizado-de-maquina-e-microscopia-optica-possibilitam-desenvolvimento-de-imunossensores-ultra-sensiveis/
    • NLM

      Oiticica PRA. SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis [Internet]. Portal IFSC. 2025 ;[citado 2025 nov. 16 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/no-ifsc-usp-aprendizado-de-maquina-e-microscopia-optica-possibilitam-desenvolvimento-de-imunossensores-ultra-sensiveis/
    • Vancouver

      Oiticica PRA. SARS-Cov-02: aprendizado de máquina e microscopia óptica possibilitam desenvolvimento de imunossensores ultra-sensíveis [Internet]. Portal IFSC. 2025 ;[citado 2025 nov. 16 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/no-ifsc-usp-aprendizado-de-maquina-e-microscopia-optica-possibilitam-desenvolvimento-de-imunossensores-ultra-sensiveis/
  • Fonte: Presentation program. Nome do evento: Brazil MRS Meeting. Unidade: IFSC

    Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, COVID-19

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

      OITICICA, Pedro Ramon Almeida et al. Diagnosis made with integration of computer vision and machine learning to process biosensor images. 2025, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat, 2025. Disponível em: https://www.eventweb.com.br/xxiiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiiisbpmat/262_1748314643.pdf. Acesso em: 16 nov. 2025.
    • APA

      Oiticica, P. R. A., Angelim, M. K. S. C., Soares, J. C., Soares, A. C., Módena, J. L. P., Bruno, O. M., & Oliveira Junior, O. N. de. (2025). Diagnosis made with integration of computer vision and machine learning to process biosensor images. In Presentation program. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat. Recuperado de https://www.eventweb.com.br/xxiiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiiisbpmat/262_1748314643.pdf
    • NLM

      Oiticica PRA, Angelim MKSC, Soares JC, Soares AC, Módena JLP, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Diagnosis made with integration of computer vision and machine learning to process biosensor images [Internet]. Presentation program. 2025 ;[citado 2025 nov. 16 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xxiiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiiisbpmat/262_1748314643.pdf
    • Vancouver

      Oiticica PRA, Angelim MKSC, Soares JC, Soares AC, Módena JLP, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Diagnosis made with integration of computer vision and machine learning to process biosensor images [Internet]. Presentation program. 2025 ;[citado 2025 nov. 16 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xxiiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiiisbpmat/262_1748314643.pdf

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