Aprendizaje Profundo Multi-Tarea para una Segmentación Semántica Regularizada por un Autoencoder de Imágenes de Retina de Fondo
Autores: Jin, Ge; Chen, Xu; Ying, Long
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Aprendizaje Profundo Multi-Tarea para una Segmentación Semántica Regularizada por un Autoencoder de Imágenes de Retina de Fondo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Segmentación de vasos sanguíneos retinianos
Diagnóstico
Monitoreo
Planificación del tratamiento
Arquitectura codificador-decodificador
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La segmentación automatizada de los vasos sanguíneos retinianos es necesaria para el diagnóstico, monitoreo y planificación del tratamiento de la enfermedad. Aunque los modelos actuales de estructura en forma de U han logrado un rendimiento excepcional, aún surgen algunos desafíos debido a la naturaleza de este problema y los modelos predominantes.
Descripción
La segmentación automatizada de los vasos sanguíneos retinianos es necesaria para el diagnóstico, monitoreo y planificación del tratamiento de la enfermedad. Aunque los modelos actuales de estructura en forma de U han logrado un rendimiento excepcional, aún surgen algunos desafíos debido a la naturaleza de este problema y los modelos predominantes.