Desarrollo de software de apoyo a decisiones para el cribado automatizado de enfermedades retinianas basado en aprendizaje profundo utilizando datos relativamente limitados de fotografías de fondo de ojo
Autores: Lee, JoonHo; Lee, Joonseok; Cho, Sooah; Song, JiEun; Lee, Minyoung; Kim, Sung Ho; Lee, Jin Young; Shin, Dae Hwan; Kim, Joon Mo; Bae, Jung Hun; Song, Su Jeong; Sagong, Min; Park, Donggeun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Desarrollo de software de apoyo a decisiones para el cribado automatizado de enfermedades retinianas basado en aprendizaje profundo utilizando datos relativamente limitados de fotografías de fondo de ojo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Algoritmo de detección
Anormalidades del fondo de ojo
Degeneración macular relacionada con la edad
Retinopatía diabética
Redes neuronales convolucionales profundas
Conjuntos de datos de validación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Propósito: Este estudio se realizó para desarrollar un algoritmo de detección automatizada para la detección de anomalías en el fondo de ojo, incluyendo la degeneración macular relacionada con la edad (AMD), la retinopatía diabética (DR), la membrana epirretiniana (ERM), la oclusión vascular retiniana (RVO) y el glaucoma sospechoso entre los participantes del programa de detección de salud.
Descripción
Propósito: Este estudio se realizó para desarrollar un algoritmo de detección automatizada para la detección de anomalías en el fondo de ojo, incluyendo la degeneración macular relacionada con la edad (AMD), la retinopatía diabética (DR), la membrana epirretiniana (ERM), la oclusión vascular retiniana (RVO) y el glaucoma sospechoso entre los participantes del programa de detección de salud.