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Trabalho de evento-anais periodico
Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks (2025)
Nascimento Junior, Odelmo O.; Assis, Dhara L. C.; Destro Filho, João Batista; Liang, Zhao ; Carneiro, Murillo Guimarães
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems, BRACIS. Unidade: FFCLRP
Assuntos: REDE NERVOSA, COMA, ELETROENCEFALOGRAFIA, MONITORAMENTO, CÉREBRO
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ABNT
NASCIMENTO JUNIOR, Odelmo O. et al. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Cham: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16. Acesso em: 23 nov. 2025. , 2025
APA
Nascimento Junior, O. O., Assis, D. L. C., Destro Filho, J. B., Liang, Z., & Carneiro, M. G. (2025). Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Cham: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-79038-6_16
NLM
Nascimento Junior OO, Assis DLC, Destro Filho JB, Liang Z, Carneiro MG. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. 2025 ; 15415 223-237.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16
Vancouver
Nascimento Junior OO, Assis DLC, Destro Filho JB, Liang Z, Carneiro MG. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. 2025 ; 15415 223-237.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16
Trabalho de evento
Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks (2023)
Baldo Júnior, Sérgio ; Carneiro, Murillo Guimarães; Destro-Filho, João Batista; Zhao, Liang ; Tinós, Renato
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: FFCLRP
Assuntos: ELETROENCEFALOGRAFIA, COMA, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS
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ABNT
BALDO JÚNIOR, Sérgio et al. Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks. 2023, Anais.. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191203. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Baldo Júnior, S., Carneiro, M. G., Destro-Filho, J. B., Zhao, L., & Tinós, R. (2023). Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks. In Proceedings. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191203
NLM
Baldo Júnior S, Carneiro MG, Destro-Filho JB, Zhao L, Tinós R. Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191203
Vancouver
Baldo Júnior S, Carneiro MG, Destro-Filho JB, Zhao L, Tinós R. Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191203
Trabalho de evento
High-level classification for EEG analysis (2023)
Carneiro, Murillo Guimarães; Ramos, Camila D.; Destro Filho, João Batista; Zhu, Yu-tao; Ji, Donghong; Liang, Zhao
Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: FFCLRP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, SISTEMA BINÁRIO, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROGNÓSTICO, COMA
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ABNT
CARNEIRO, Murillo Guimarães et al. High-level classification for EEG analysis. 2023, Anais.. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. p. 1-8. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Carneiro, M. G., Ramos, C. D., Destro Filho, J. B., Zhu, Y. -tao, Ji, D., & Liang, Z. (2023). High-level classification for EEG analysis. In (p. 1-8). Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
NLM
Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
Vancouver
Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
Dissertação (Mestrado)
Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico (2023)
Baldo Júnior, Sergio ; Tinós, Renato (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Assuntos: ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, COMA, REDES NEURAIS, MEMÓRIAS
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ABNT
BALDO JÚNIOR, Sergio. Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Baldo Júnior, S. (2023). Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/
NLM
Baldo Júnior S. Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/
Vancouver
Baldo Júnior S. Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/

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