An ensemble-based approach for breast mass classification in mammography images (2017)
- Authors:
- Autor USP: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1117/12.2250083
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; TECNOLOGIAS DA SAÚDE; NEOPLASIAS; MAMOGRAFIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: International Society for Optical Engineering
- Publisher place: Bellingham
- Date published: 2017
- Source:
- Título do periódico: Proceedings of SPIE
- ISSN: 1605-7422
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 10134, p. 101342N-1-101342N-8, 2017
- Conference titles: SPIE Medical Imaging
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: other-oa
-
ABNT
RIBEIRO, Patrícia B e PAPA, João P e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. An ensemble-based approach for breast mass classification in mammography images. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.2250083. Acesso em: 18 maio 2024. , 2017 -
APA
Ribeiro, P. B., Papa, J. P., & Romero, R. A. F. (2017). An ensemble-based approach for breast mass classification in mammography images. Proceedings of SPIE. Bellingham: International Society for Optical Engineering. doi:10.1117/12.2250083 -
NLM
Ribeiro PB, Papa JP, Romero RAF. An ensemble-based approach for breast mass classification in mammography images [Internet]. Proceedings of SPIE. 2017 ; 10134 101342N-1-101342N-8.[citado 2024 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2250083 -
Vancouver
Ribeiro PB, Papa JP, Romero RAF. An ensemble-based approach for breast mass classification in mammography images [Internet]. Proceedings of SPIE. 2017 ; 10134 101342N-1-101342N-8.[citado 2024 maio 18 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2250083 - Notes on system optimization with artificial neural networks
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Informações sobre o DOI: 10.1117/12.2250083 (Fonte: oaDOI API)
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