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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

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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


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.

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