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Tese (Doutorado)
Ensaios sobre rastreamento do câncer de mama no Sistema Único de Saúde (SUS) (2024)
Silva, Alana Ramos da; Scorzafave, Luiz Guilherme Dacar da Silva (Orientador)
Unidade: FEARP
Subjects: NEOPLASIAS MAMÁRIAS, MAMOGRAFIA, SAÚDE DA MULHER, SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE
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ABNT
SILVA, Alana Ramos da. Ensaios sobre rastreamento do câncer de mama no Sistema Único de Saúde (SUS). 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-18042024-151652/. Acesso em: 15 nov. 2024.
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Silva, A. R. da. (2024). Ensaios sobre rastreamento do câncer de mama no Sistema Único de Saúde (SUS) (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-18042024-151652/
NLM
Silva AR da. Ensaios sobre rastreamento do câncer de mama no Sistema Único de Saúde (SUS) [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-18042024-151652/
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Silva AR da. Ensaios sobre rastreamento do câncer de mama no Sistema Único de Saúde (SUS) [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-18042024-151652/
Tese (Doutorado)
Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images (2023)
Vimieiro, Rodrigo de Barros; Borges, Lucas Rodrigues (coorient); Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: MAMOGRAFIA, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM
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VIMIEIRO, Rodrigo de Barros. Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03012024-114253/. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Vimieiro, R. de B. (2023). Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03012024-114253/
NLM
Vimieiro R de B. Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03012024-114253/
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Vimieiro R de B. Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03012024-114253/
Tese (Doutorado)
Ultrasound tomography of the breast using a finite elements model (2023)
Quiroz, Luis Henrique Camargo ; González Lima, Raúl (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: TOMOGRAFIA, ULTRASSOM, MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA, PROGRAMAÇÃO QUADRÁTICA, MAMOGRAFIA
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QUIROZ, Luis Henrique Camargo. Ultrasound tomography of the breast using a finite elements model. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-10012024-115023/pt-br.php. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Quiroz, L. H. C. (2023). Ultrasound tomography of the breast using a finite elements model (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-10012024-115023/pt-br.php
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Quiroz LHC. Ultrasound tomography of the breast using a finite elements model [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-10012024-115023/pt-br.php
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Quiroz LHC. Ultrasound tomography of the breast using a finite elements model [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-10012024-115023/pt-br.php
Tese (Doutorado)
Caracterização de sistemas de mamografia digital no domínio da frequência para diferentes condições de exposição (2023)
Perez, Alessandra Maia Marques Martinez ; Poletti, Martín Eduardo (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: MAMOGRAFIA, DETECÇÃO DE SINAL (PERCEPÇÃO), EXPOSIÇÃO AMBIENTAL, ESPECTROMETRIA
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PEREZ, Alessandra Maia Marques Martinez. Caracterização de sistemas de mamografia digital no domínio da frequência para diferentes condições de exposição. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-15022024-091959/. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Perez, A. M. M. M. (2023). Caracterização de sistemas de mamografia digital no domínio da frequência para diferentes condições de exposição (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-15022024-091959/
NLM
Perez AMMM. Caracterização de sistemas de mamografia digital no domínio da frequência para diferentes condições de exposição [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-15022024-091959/
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Perez AMMM. Caracterização de sistemas de mamografia digital no domínio da frequência para diferentes condições de exposição [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-15022024-091959/
Tese (Doutorado)
Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário (2021)
Godeli Neto, Julio; Poletti, Martín Eduardo (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: MAMOGRAFIA, MÉTODO DE MONTE CARLO, MORFOLOGIA (ANATOMIA), TECIDOS (ANATOMIA), CARCINOMA, IMAGEM DIGITAL
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GODELI NETO, Julio. Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06122021-154654/. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Godeli Neto, J. (2021). Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06122021-154654/
NLM
Godeli Neto J. Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06122021-154654/
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Godeli Neto J. Mamografia digital por dupla energia usando simulação Monte Carlo: otimização da quantificação da morfologia de microcalcificações e componentes do tecido mamário [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-06122021-154654/
Trabalho de evento-anais periodico
Iterative method to achieve noise variance stabilization in single raw digital breast tomosynthesis (2021)
Brandão, Renann F.; Borges, Lucas R.; Barufaldi, Bruno; Vent, Trevor L.; Caron, Renato F; Oliveira, Bruno B.; Maidment, Andrew D. A; Vieira, Marcelo Andrade da Costa
Source: Proceedings of the SPIE : Physics of Medical Imaging. Conference titles: SPIE Medical Imaging. Unidade: EESC
Subjects: MAMOGRAFIA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, IMAGEM DIGITAL
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ABNT
BRANDÃO, Renann F. et al. Iterative method to achieve noise variance stabilization in single raw digital breast tomosynthesis. Proceedings of the SPIE : Physics of Medical Imaging. Washington, DC: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1117/12.2580965. Acesso em: 15 nov. 2024. , 2021
APA
Brandão, R. F., Borges, L. R., Barufaldi, B., Vent, T. L., Caron, R. F., Oliveira, B. B., et al. (2021). Iterative method to achieve noise variance stabilization in single raw digital breast tomosynthesis. Proceedings of the SPIE : Physics of Medical Imaging. Washington, DC: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.2580965
NLM
Brandão RF, Borges LR, Barufaldi B, Vent TL, Caron RF, Oliveira BB, Maidment ADA, Vieira MA da C. Iterative method to achieve noise variance stabilization in single raw digital breast tomosynthesis [Internet]. Proceedings of the SPIE : Physics of Medical Imaging. 2021 ; 11595[citado 2024 nov. 15 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.2580965
Vancouver
Brandão RF, Borges LR, Barufaldi B, Vent TL, Caron RF, Oliveira BB, Maidment ADA, Vieira MA da C. Iterative method to achieve noise variance stabilization in single raw digital breast tomosynthesis [Internet]. Proceedings of the SPIE : Physics of Medical Imaging. 2021 ; 11595[citado 2024 nov. 15 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.2580965
Trabalho de evento-anais periodico
Transfer learning in deep convolutional neural networks for detection of architectural distortion in digital mammography (2020)
Costa, Arthur C.; Oliveira, Helder C. R.; Borges, Lucas R; Vieira, Marcelo Andrade da Costa
Source: Proceedings of the SPIE. Conference titles: International Workshop on Breast Imaging - IWBI. Unidades: EESC, FMRP
Subjects: MAMOGRAFIA, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Arthur C. et al. Transfer learning in deep convolutional neural networks for detection of architectural distortion in digital mammography. Proceedings of the SPIE. Washington, DC: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1117/12.2564348. Acesso em: 15 nov. 2024. , 2020
APA
Costa, A. C., Oliveira, H. C. R., Borges, L. R., & Vieira, M. A. da C. (2020). Transfer learning in deep convolutional neural networks for detection of architectural distortion in digital mammography. Proceedings of the SPIE. Washington, DC: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.2564348
NLM
Costa AC, Oliveira HCR, Borges LR, Vieira MA da C. Transfer learning in deep convolutional neural networks for detection of architectural distortion in digital mammography [Internet]. Proceedings of the SPIE. 2020 ; 11513[citado 2024 nov. 15 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.2564348
Vancouver
Costa AC, Oliveira HCR, Borges LR, Vieira MA da C. Transfer learning in deep convolutional neural networks for detection of architectural distortion in digital mammography [Internet]. Proceedings of the SPIE. 2020 ; 11513[citado 2024 nov. 15 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1117/12.2564348
Trabalho de evento
Detection of architectural distortion with deep convolutional neural network and data augmentation of limited dataset (2019)
Costa, Arthur C; Oliveira, Helder Cesar Rodrigues de; Catani, Juliana H; Barros, Nestor de; Melo, Carlos F. E; Vieira, Marcelo Andrade da Costa
Source: IFMBE Proceedings. Conference titles: Brazilian Congress on Biomedical Engineering. Unidades: EESC, FM
Subjects: MAMOGRAFIA, NEOPLASIAS MAMÁRIAS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Arthur C et al. Detection of architectural distortion with deep convolutional neural network and data augmentation of limited dataset. 2019, Anais.. Singapore: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2019. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ae99db0e-9613-4c4e-9857-b41536b8ad14/sysno3190509_capitulo%20de%20livro%2003.pdf. Acesso em: 15 nov. 2024.
APA
Costa, A. C., Oliveira, H. C. R. de, Catani, J. H., Barros, N. de, Melo, C. F. E., & Vieira, M. A. da C. (2019). Detection of architectural distortion with deep convolutional neural network and data augmentation of limited dataset. In IFMBE Proceedings. Singapore: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-981-13-2517-5_24
NLM
Costa AC, Oliveira HCR de, Catani JH, Barros N de, Melo CFE, Vieira MA da C. Detection of architectural distortion with deep convolutional neural network and data augmentation of limited dataset [Internet]. IFMBE Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ae99db0e-9613-4c4e-9857-b41536b8ad14/sysno3190509_capitulo%20de%20livro%2003.pdf
Vancouver
Costa AC, Oliveira HCR de, Catani JH, Barros N de, Melo CFE, Vieira MA da C. Detection of architectural distortion with deep convolutional neural network and data augmentation of limited dataset [Internet]. IFMBE Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/ae99db0e-9613-4c4e-9857-b41536b8ad14/sysno3190509_capitulo%20de%20livro%2003.pdf

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