cbPACS: PACS com suporte à recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo (2002)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARQUES, PAULO MAZZONCINI DE AZEVEDO - FMRP ; BUENO, JOSIANE MARIA - ICMC ; TRAINA, AGMA JUCI MACHADO - ICMC ; TRAINA JUNIOR, CAETANO - ICMC
- Unidades: FMRP; ICMC
- Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; BIOFÍSICA
- Language: Português
- Imprenta:
- Conference titles: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde
-
ABNT
BUENO, Josiane Maria et al. cbPACS: PACS com suporte à recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo. 2002, Anais.. São Paulo: SBIS, 2002. . Acesso em: 16 maio 2024. -
APA
Bueno, J. M., Traina, A. J. M., Traina Júnior, C., & Azevedo-Marques, P. M. de. (2002). cbPACS: PACS com suporte à recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo. In . São Paulo: SBIS. -
NLM
Bueno JM, Traina AJM, Traina Júnior C, Azevedo-Marques PM de. cbPACS: PACS com suporte à recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo. 2002 ;[citado 2024 maio 16 ] -
Vancouver
Bueno JM, Traina AJM, Traina Júnior C, Azevedo-Marques PM de. cbPACS: PACS com suporte à recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo. 2002 ;[citado 2024 maio 16 ] - The metric histogram: a new and efficient approach for content-base image retrieval
- Efficient content-based image retrieval through metric histograms
- Using an image-extended relational database to support content-based image retrieval in a PACS
- Content-based retrieval of medical images: from context to perception
- Reducing the semantic gap in content-based image retrieval in mammography with relevance feedback and inclusion of expert knowledge
- The metric histogram: a new and efficient approach for content-based image retrieval
- Recuperação de imagem baseada em conteúdo: uso de atributos de textura para caracterização de microcalcificações mamográficas
- SuGAR: a framework to support mammogram diagnosis
- Supporting content-based image retrieval and computer-aided diagnosis systems with association rule-based techniques
- PRoSPER: perceptual similarity queries in medical CBIR systems through user profiles
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