Medinoid, Computer-Aided Diagnosis and Localization of Glaucoma Using Deep Learning
Este documento propone una alternativa para el diagns̤tico y localizacin̤ del glaucoma a travš del anl̀isis de img̀enes de fondo por medio de tčnicas de deep learning de l͠tima generacin̤; refiriňdose especf̕icamente al uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para el diagns̤tico y Grad-Cam...
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|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Medinoid, Computer-Aided Diagnosis and Localization of Glaucoma Using Deep Learning |
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MARC
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| 001 | vpro14942 | ||
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| 022 | |a 2076-3417 | ||
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| 245 | 1 | 0 | |a Medinoid, Computer-Aided Diagnosis and Localization of Glaucoma Using Deep Learning |
| 246 | |a Medinoid: Diagnostico asistido por computador y localizacin̤ de glaucoma a travš de Deep Learning | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2019 | ||
| 520 | 3 | |a Este documento propone una alternativa para el diagns̤tico y localizacin̤ del glaucoma a travš del anl̀isis de img̀enes de fondo por medio de tčnicas de deep learning de l͠tima generacin̤; refiriňdose especf̕icamente al uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para el diagns̤tico y Grad-Cam (Gradient-weighted Class Activation Mapping) para localizacin̤. Los resultados muestran que el modelo predictivo ms̀ efectivo tiene un 96% de precisin̤ y de sensibilidad y 100% de especificidad. Adicionalmente, los autores presentan un nuevo aplicativo web llamado Medinoid para diagns̤tico y localizacin̤ asistido por computador el cual integra el modelo predictivo ms̀ efectivo. | |
| 650 | \ | \ | |a Desarrollo de programas para computador |
| 650 | \ | \ | |a Redes neuronales (Computadores) |
| 650 | \ | \ | |a Medicina |
| 650 | \ | \ | |a Development of computer programs |
| 650 | \ | \ | |a Neural networks (Computer science) |
| 650 | \ | \ | |a Medicine |
| 650 | \ | \ | |a CAD |
| 650 | \ | \ | |a Deep Learning |
| 650 | \ | \ | |a Img̀enes de fondo |
| 650 | \ | \ | |a Glaucoma |
| 650 | \ | \ | |a Aplicacin̤ web |
| 650 | \ | \ | |a CAD |
| 650 | \ | \ | |a Deep learning |
| 650 | \ | \ | |a Fundus imaging |
| 650 | \ | \ | |a Glaucoma |
| 650 | \ | \ | |a Web application |
| 700 | \ | \ | |a Kim Mijung |
| 700 | \ | \ | |a Han Jong Chul |
| 700 | \ | \ | |a Hyup Hyun Seung |
| 700 | \ | \ | |a Janssens Olivier |
| 700 | \ | \ | |a Van Hoecke Sofie |
| 700 | \ | \ | |a Kee Changwon |
| 700 | \ | \ | |a De Neve Wesley |
| 700 | \ | \ | |a MDPI |
| 856 | |z Medinoid, Computer-Aided Diagnosis and Localization of Glaucoma Using Deep Learning |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/medinoid-diagnostico-asistido-por-computador-y-localizacion-de-glaucoma-a-traves-de-deep-learning | ||