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1
Material Type:
Dissertação de Mestrado
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Explorando Características Radiômicas Profundas em Modelos de Aprendizado Profundo por meio de Imagens Médicas de COVID-19

Costa, Márcus Vinícius Lobo

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2024-02-28

Acesso online

2
Material Type:
Tese de Doutorado
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Agrupamento de dados complexos para apoiar consultas por similaridade com tratamento de restrições

Souza, Jessica Andressa De

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2018-11-21

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

3
Material Type:
Dissertação de Mestrado
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Deep Learning Techniques for Content-based Medical Image Retrieval

Motta, Cezanne Alves Mendes

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2022-07-08

Acesso online

4
Material Type:
Dissertação de Mestrado
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Integrando técnicas de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento interpretável de prontuários eletrônicos de pacientes

Clementino Junior, Jose Maria

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2021-10-26

Acesso online

5
Material Type:
Artigo
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Security and privacy in machine learning for health systems strategies and challenges

Erikson Júlio de Aguiar Caetano Traina Junior; Agma Juci Machado Traina

Yearbook of Medical Informatics Stuttgart v. 32, n. 1, p. 269-281, 2023

Stuttgart 2023

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3176097 )(Acessar)

6
Material Type:
Artigo de Congresso
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Variational autoencoders for medical image retrieval

Cézanne Alves Agma Juci Machado Traina; International Conference on Innovations in Intelligent Systems and Applications - INISTA (16. 2022 Biarritz, France)

Proceedings Los Alamitos : IEEE, 2022

Los Alamitos 2022

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3099115 )(Acessar)

7
Material Type:
Artigo
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A superpixel-driven deep learning approach for the analysis of dermatological wounds

Gustavo Blanco Agma Juci Machado Traina; Caetano Traina Junior; Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques; Ana Elisa Serafim Jorge; Daniel de Oliveira; Marcos Vinícius Naves Bêdo

Computer Methods and Programs in Biomedicine Shannon : Elsevier v. 183, p. 1-9, Jan. 2020

Shannon 2020

Localização: FMRP - Fac. Medicina de Ribeirão Preto    (pcd 2965355 Acervo Digital ) e outros locais(Acessar)

8
Material Type:
Artigo de Congresso
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Evaluation of the impact of physical adversarial attacks on deep learning models for classifying covid cases

Erikson Júlio de Aguiar Karem Daiane Marcomini; Felipe Antunes Quirino; Marco Antonio Gutierrez; Caetano Traina Junior; Agma Juci Machado Traina; SPIE Medical Imaging (2022 San Diego)

Proceedings of SPIE Bellingham : International Society for Optical Engineering - SPIE v. 12033, p. 120332P-1-120332P-7, 2022

Bellingham International Society for Optical Engineering - SPIE 2022

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3073453 )(Acessar)

9
Material Type:
Artigo
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FeatSet+ visual features extracted from public image datasets

Mirela Teixeira Cazzolato Lucas de Carvalho Scabora; Guilherme Felipe Zabot; Marco Antonio Gutierrez; Caetano Traina Junior; Agma Juci Machado Traina

Journal of Information and Data Management - JIDM Porto Alegre v. 13, n. 1, p. 33-48, Aug. 2022

Porto Alegre 2022

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3089893 )(Acessar)

10
Material Type:
Artigo de Congresso
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Assessing vulnerabilities of deep learning explainability in medical image analysis under adversarial settings

Erikson Júlio de Aguiar Márcus Vinícius Lobo Costa; Caetano Traina Junior; Agma Juci Machado Traina; International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS (36. 2023 L'Aquila, Italy)

Proceedings Los Alamitos : IEEE, 2023

Los Alamitos IEEE 2023

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3145032 )(Acessar)

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