Sex estimation: anatomical references on panoramic radiographs using machine learning (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: COSTA, CLAUDIO - FO ; SILVA, RICARDO HENRIQUE ALVES DA - FORP ; BIAZEVIC, MARIA GABRIELA HAYE - FO ; CROSATO, EDGARD MICHEL - FO ; ORTIZ, ADRIELLY GARCIA - FO
- Unidades: FO; FORP
- DOI: 10.1016/j.fri.2020.200356
- Subjects: ODONTOLOGIA LEGAL; ODONTOLOGIA FORENSE; RADIOGRAFIA DENTÁRIA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ANTROPOLOGIA FORENSE; SEXOLOGIA FORENSE
- Keywords: Identification; Sexual dimorphism; Dentistry; Forensic dentistry
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Forensic Imaging
- ISSN: 2666-2264
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 20, art. 200356, p. 1-5, 2020
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
ORTIZ, Adrielly Garcia et al. Sex estimation: anatomical references on panoramic radiographs using machine learning. Forensic Imaging, v. 20, p. 1-5, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.fri.2020.200356. Acesso em: 15 maio 2024. -
APA
Ortiz, A. G., Costa, C., Silva, R. H. A. da, Biazevic, M. G. H., & Michel-Crosato, E. (2020). Sex estimation: anatomical references on panoramic radiographs using machine learning. Forensic Imaging, 20, 1-5. doi:10.1016/j.fri.2020.200356 -
NLM
Ortiz AG, Costa C, Silva RHA da, Biazevic MGH, Michel-Crosato E. Sex estimation: anatomical references on panoramic radiographs using machine learning [Internet]. Forensic Imaging. 2020 ; 20 1-5.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fri.2020.200356 -
Vancouver
Ortiz AG, Costa C, Silva RHA da, Biazevic MGH, Michel-Crosato E. Sex estimation: anatomical references on panoramic radiographs using machine learning [Internet]. Forensic Imaging. 2020 ; 20 1-5.[citado 2024 maio 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fri.2020.200356 - Avaliação do método de estimativa de idade de willems em radiografias panorâmicas em crianças brasileiras
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.fri.2020.200356 (Fonte: oaDOI API)
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