Docente - STELMO MAGALHAES BARROS NETTO

Artigos (9)

2021, Forecasting of individual electricity consumption using Optimized Gradient Boosting Regression with Modified Particle Swarm Optimization, ISSN: 09521976

2021, Segmentation and quantification of COVID-19 infections in CT using pulmonary vessels extraction and deep learning, ISSN: 13807501

2019, Modified Quality Threshold Clustering for Temporal Analysis and Classification of Lung Lesions, ISSN: 19410042

2017, Statistical Tools for the Temporal Analysis and Classification of Lung Lesions, ISSN: 01692607

2017, Unsupervised detection of density changes through principal component analysis for lung lesion classification, ISSN: 15737721

2016, Voxel-based comparative analysis of lung lesions in CT for therapeutic purposes, ISSN: 01400118

2016, Prediction volumetric of lung lesions applying hidden Markov model, ISSN: 21754411

2012, Analysis of directional patterns of lung nodules in computerized tomography using Getis statistics and their accumulated forms as malignancy and benignity indicators, ISSN: 01678655

2012, Automatic segmentation of lung nodules with growing neural gas and support vector machine, ISSN: 00104825

Publicação em eventos (9)

2020, MORAES, ISABEL, Stelmo Magalhães Barros Netto, Detecção de Mudanças de Densidade de Lesões Pulmonares Através do Método de Análise de Correspondência Múltipla, Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, Trabalho Completo

2020, , Detecção de Mudanças de Densidade de Lesões Pulmonares Através do Método de Análise de Correspondência Múltipla, 20º Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde,

2019, Carolina Lima Saraiva Cipriano, Weldson Amaral Corrêa, Arthur Guilherme S. Fernandes, Mayara Gomes Silva, Stelmo Magalhães Barros Netto, Eliana Monteiro, Marcia Izabel A. da Silva, Aristófanes Corrêa Silva, Estimação de consumo de energia elétrica para novos consumidores baseado no consumo da vizinhança, In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO CEARÁ, MARANHÃO, PIAUÍ (ERCEMAPI), Trabalho Completo

2018, Antonio Gabriel S. Borralho, Jéssica P. S. Cardoso, Stelmo Magalhães Barros Netto, Aristófanes C. Silva, Anselmo Cardoso de Paiva, Detecção de Regiões Suspeitas em Termografia da Mama Usando Matrix Profile, Congresso Brasileiro de Informática e Saúde, Trabalho Completo

2016, Jéssica P. S. Cardoso, Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva, Stelmo Magalhães Barros Netto, Aura Conci, Detecção de Anomalias em Termografia Dinâmica das Mamas, XVI Workshop de Informática Médica, Resumo

2011, Pedro, Suellen, Tássio, Heber, Stelmo Magalhães Barros Netto, Silva, Aristófanes Corrêa, Tadeu, SAIM: Software para Auxiliar Médicos na Visualização, Detecção e Diagnóstico de Nódulo Pulmonar., XXIV SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Image, Trabalho Completo

2009, Cleriston Araujo da Silva, Stelmo Magalhães Barros Netto, Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva, Lung Nodules Classification in CT Images Using Simpson s Index, Geometrical Measures and One-Class SVM., International Conference on Machine Learning and Data Mining MLDM, Trabalho Completo

2006, , Desenvolvimento de interface gráfica de usuário para software de análise de nódulo pulmonar solitário, ,

2006, , Detecção de nódulo pulmonar através de uma nova técnica de crescimento por borda, ,

Capítulos de livros (1)

2007, Application on Reinforcement Learning for Diagnosis based on Medical Image, Reinforcement Learning: Theory and Applications, Stelmo Magalhães Barros Netto, Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso de Paiva, Vanessa Rodrigues Coelho Leite

Produção Tecnológica (1)

2007, Bebúi - Sistema de Análise de Nódulo Pulmonar, Aristófanes Corrêa Silva, Edgar Moraes Diniz, Stelmo Magalhães Barros Netto, Erick Corrêa da Silva

Trabalho de conclusão de curso (2)

PREVISÃO DE CARGA DE CURTO PRAZO DE ENERGIA ELÉTRICA USANDO MÉTODOS NUMÉRICOS E DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA, MATEUS PIRES DE CARVALHO , 01/2020

Explorando a Arquitetura do Sistema Operacional Tizen, GILDERLAN SILVA COELHO , 12/2023

UFMA

Produção Intelectual