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A superpixel-driven deep learning approach for the analysis of dermatological wounds.
Blanco, Gustavo; Traina, Agma J M; Traina, Caetano; Azevedo-Marques, Paulo M; Jorge, Ana E S; de Oliveira, Daniel; Bedo, Marcos V N.
Afiliação
  • Blanco G; Institute of Mathematics and Computer Sciences, ICMC/USP, Brazil.
  • Traina AJM; Institute of Mathematics and Computer Sciences, ICMC/USP, Brazil. Electronic address: agma@icmc.usp.br.
  • Traina C; Institute of Mathematics and Computer Sciences, ICMC/USP, Brazil.
  • Azevedo-Marques PM; Ribeirão Preto Medical School - HCFMRP/USP, Brazil.
  • Jorge AES; Department of Physical Therapy, DFisio/UFSCar, Brazil.
  • de Oliveira D; Institute of Computing, IC/UFF, Brazil.
  • Bedo MVN; Fluminense Northwest Institute, INFES/UFF, Brazil. Electronic address: bedo@icmc.usp.br.
Comput Methods Programs Biomed ; 183: 105079, 2020 Jan.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31542688
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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Úlcera Cutânea / Processamento de Imagem Assistida por Computador / Reconhecimento Automatizado de Padrão / Diagnóstico por Computador / Dermatologia / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article
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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Úlcera Cutânea / Processamento de Imagem Assistida por Computador / Reconhecimento Automatizado de Padrão / Diagnóstico por Computador / Dermatologia / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article