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  • Source: Brain Informatics. Unidades: EP, FM

    Assunto: RESSONÂNCIA MAGNÉTICA

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    • ABNT

      SAMESHIMA, Koichi e TAKAHASHI, Daniel Yasumasa e BACCALÁ, Luiz Antonio. On the statistical performance of Granger-causal connectivity estimators. Brain Informatics, v. 2, p. 119-133, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0015-1. Acesso em: 28 mar. 2024.
    • APA

      Sameshima, K., Takahashi, D. Y., & Baccalá, L. A. (2015). On the statistical performance of Granger-causal connectivity estimators. Brain Informatics, 2, 119-133. doi:10.1007/s40708-015-0015-1
    • NLM

      Sameshima K, Takahashi DY, Baccalá LA. On the statistical performance of Granger-causal connectivity estimators [Internet]. Brain Informatics. 2015 ; 2 119-133.[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0015-1
    • Vancouver

      Sameshima K, Takahashi DY, Baccalá LA. On the statistical performance of Granger-causal connectivity estimators [Internet]. Brain Informatics. 2015 ; 2 119-133.[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0015-1
  • Source: Brain Informatics. Unidade: EP

    Subjects: RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA

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    • ABNT

      VIEIRA, Gilson e AMARO, Edson e BACCALÁ, Luiz Antonio. Local dimension-reduceddynamical spatio-temporal models for resting state network estimation. Brain Informatics, v. 2, p. 53-63, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0011-5. Acesso em: 28 mar. 2024.
    • APA

      Vieira, G., Amaro, E., & Baccalá, L. A. (2015). Local dimension-reduceddynamical spatio-temporal models for resting state network estimation. Brain Informatics, 2, 53-63. doi:10.1007/s40708-015-0011-5
    • NLM

      Vieira G, Amaro E, Baccalá LA. Local dimension-reduceddynamical spatio-temporal models for resting state network estimation [Internet]. Brain Informatics. 2015 ; 2 53-63.[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0011-5
    • Vancouver

      Vieira G, Amaro E, Baccalá LA. Local dimension-reduceddynamical spatio-temporal models for resting state network estimation [Internet]. Brain Informatics. 2015 ; 2 53-63.[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0011-5
  • Source: Brain Informatics. Unidade: EP

    Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS, NEUROCIÊNCIAS

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    • ABNT

      VIEIRA, Gilson e AMARO, Edson e BACCALÁ, Luiz Antonio. Local dimension-reduced dynamical spatio-temporal models for resting state network estimation. Brain Informatics, v. 2, n. 2, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0011-5. Acesso em: 28 mar. 2024.
    • APA

      Vieira, G., Amaro, E., & Baccalá, L. A. (2015). Local dimension-reduced dynamical spatio-temporal models for resting state network estimation. Brain Informatics, 2( 2). doi:10.1007/s40708-015-0011-5
    • NLM

      Vieira G, Amaro E, Baccalá LA. Local dimension-reduced dynamical spatio-temporal models for resting state network estimation [Internet]. Brain Informatics. 2015 ; 2( 2):[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0011-5
    • Vancouver

      Vieira G, Amaro E, Baccalá LA. Local dimension-reduced dynamical spatio-temporal models for resting state network estimation [Internet]. Brain Informatics. 2015 ; 2( 2):[citado 2024 mar. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40708-015-0011-5

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