Hymnet: un sistema de aprendizaje profundo multimodal para la predicción de la hipertensión utilizando imágenes de fondo de ojo y factores de riesgo cardiometabólicos
Autores: Baharoon, Mohammed; Almatar, Hessa; Alduhayan, Reema; Aldebasi, Tariq; Alahmadi, Badr; Bokhari, Yahya; Alawad, Mohammed; Almazroa, Ahmed; Aljouie, Abdulrhman
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Hymnet: un sistema de aprendizaje profundo multimodal para la predicción de la hipertensión utilizando imágenes de fondo de ojo y factores de riesgo cardiometabólicos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Desarrollando un sistema de aprendizaje profundo multimodal
HyMNet
Imágenes de fondo de ojo
Factores cardiometabólicos
Detección de hipertensión
Impacto de la diabetes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Objetivos del estudio: Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un sistema de aprendizaje profundo multimodal (MMDL) llamado HyMNet, que integra imágenes de fondo de ojo y factores cardiometabólicos (edad y sexo) para mejorar la detección de la hipertensión (HTN).
Descripción
Objetivos del estudio: Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un sistema de aprendizaje profundo multimodal (MMDL) llamado HyMNet, que integra imágenes de fondo de ojo y factores cardiometabólicos (edad y sexo) para mejorar la detección de la hipertensión (HTN).