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Autores USP
- bruno, odemir martinez (~1)
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- rosa, joão luis garcia (~1)
Ano de publicação
- 2022 (~1)
- 2021 (~1)
Assuntos
- tecnologias da saúde (2)
- aprendizado computacional (1)
- eletroencefalografia (1)
- epilepsia (1)
- osteoartrite do joelho (1)

Artigo de periodico
A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Riad, Rabia ; Jennane, Rachid ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Biomedical Signal Processing and Control. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, OSTEOARTRITE DO JOELHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, v. 222, n. Ja 2022, p. 103133-1-103133-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133. Acesso em: 05 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C., Riad, R., Jennane, R., & Bruno, O. M. (2022). A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, 222( Ja 2022), 103133-1-103133-10. doi:10.1016/j.bspc.2021.103133
NLM
Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2025 dez. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
Vancouver
Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2025 dez. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
Artigo de periodico
Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection (2021)
Oliva, Jefferson Tales ; Rosa, João Luís Garcia
Fonte: Biomedical Signal Processing and Control. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection. Biomedical Signal Processing and Control, v. 66, p. 1-16, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102469. Acesso em: 05 dez. 2025.
APA
Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2021). Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection. Biomedical Signal Processing and Control, 66, 1-16. doi:10.1016/j.bspc.2021.102469
NLM
Oliva JT, Rosa JLG. Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2021 ; 66 1-16.[citado 2025 dez. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102469
Vancouver
Oliva JT, Rosa JLG. Binary and multiclass classifiers based on multitaper spectral features for epilepsy detection [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2021 ; 66 1-16.[citado 2025 dez. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102469

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