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Segmentación automática de drusas para la degeneración macular relacionada con la edad en imágenes de fondo de ojo mediante aprendizaje profundo

Autores: Pham, Quang T. M.; Ahn, Sangil; Song, Su Jeong; Shin, Jitae

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Segmentación automática de drusas para la degeneración macular relacionada con la edad en imágenes de fondo de ojo mediante aprendizaje profundo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Drusen
Degeneración macular relacionada con la edad
Oftalmólogos
Imágenes de fondo de ojo
Tarea de segmentación
Modelo de aprendizaje profundo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los drusen son el principal aspecto para detectar la degeneración macular relacionada con la edad (AMD). Los oftalmólogos pueden evaluar la condición de la AMD basándose en los drusen en las imágenes del fondo de ojo. Sin embargo, en la etapa temprana de la AMD, las áreas de drusen suelen ser pequeñas y vagas. Esto conlleva desafíos en la tarea de segmentación de drusen. Además, debido a las imágenes de fondo de ojo de alta resolución, es difícil predecir con precisión las áreas de drusen con modelos de aprendizaje profundo. En este documento, proponemos un modelo de aprendizaje profundo a escala múltiple para la segmentación de drusen. Al explotar tanto la información local como global, podemos mejorar el rendimiento, especialmente en las etapas tempranas de casos de AMD.

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