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UFMA
Programa de Pós-Graduação:
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Área do conhecimento CNPq:
Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação
Assunto em inglês:
xGBoost algorithm;
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Métodos computacionais baseados em superpixels para segmentação automática da próstata em imagens de ressonância magnética 3D
Por
SILVA, Giovanni Lucca França da
Publicado em 2021
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Instituição de defesa
UFMA
Bases coletadas
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA
1
Programa de Pós-Graduação
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Autor
SILVA, Giovanni Lucca França da
1
Orientador(a)
SILVA, Aristófanes Corrêa
1
Tipo de documento
Tese
1
Tipo de acesso
openAccess
1
Idioma
Português
1
Assunto
algoritmo xgboost;
1
convolutional neural network;
1
otimização por enxame de partículas;
1
segmentação da próstata;
1
superpixels;
1
índices filogenéticos;
1
Assunto em inglês
convolutional neural networks;
1
particle swarm optimization
1
phylogenetic indexes;
1
prostate segmentation,
1
superpixels;
1
xGBoost algorithm;
Área do conhecimento CNPq
Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação
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