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dc.contributor.authorGende, M.
dc.contributor.authorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorPenedo, Manuel
dc.contributor.authorNovo Buján, Jorge
dc.contributor.authorOrtega Hortas, Marcos
dc.date.accessioned2024-05-03T11:53:13Z
dc.date.available2024-05-03T11:53:13Z
dc.date.issued2023-02-16
dc.identifier.citationM. Gende, J. D. Moura, J. Novo, M. F. González Penedo, y M. Ortega, «Multi-task Convolutional Neural Networks for the End-to-end Simultaneous Segmentation and Screening of the Epiretinal Membrane in OCT Images», In: Alvaro Leitao and Lucía Ramos (editors). Proceedings of V XoveTIC Conference. XoveTIC 2022, Kalpa Publications in Computing, vol 14, pp. 77-73. doi: 10.29007/xxh7.es_ES
dc.identifier.issn2515-1762
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/36401
dc.descriptionV Congreso XoveTIC, organizado por el Centro de Investigación en TIC da Universidade da Coruña (CITIC), 5 y 6 de octubre de 2022, A Coruña.es_ES
dc.description.abstract[Absctract]: The Epiretinal Membrane (ERM) is an ocular pathology that causes visual distortion. In order to detect and treat the ERM, ophthalmologists visually inspect Optical Coherence Tomography (OCT) images.This is a costly and subjective process. In this work, we present three different fully automatic, end-to-end approaches that make use of multi-task learning to simultaneously screen for and segment ERM symptoms in OCT images. These approaches were implemented into three architectures that capitalise on the way the models share a single architecture for the two complementary tasks.es_ES
dc.description.sponsorshipThis research was funded by Instituto de Salud Carlos III, Government of Spain, [DTS18/00136]; Ministerio de Ciencia e Innovación y Universidades, Government of Spain, [RTI2018-095894-B-I00]; Ministerio de Ciencia e Innovación, Government of Spain through the research project [PID2019-108435RB-I00]; Consellería de Cultura, Educación e Universidade, Xunta de Galicia, Grupos de Referencia Competitiva, [ED431C 2020/24], predoctoral grant [ED481A 2021/161]; Axencia Galega de Innovación (GAIN), Xunta de Galicia, [IN845D 2020/38]; CITIC, Centro de Investigación de Galicia [ED431G 2019/01], receives financial support from Consellería de Educación, Universidade e Formación Profesional, Xunta de Galicia, through the ERDF (80%) and Secretaría Xeral de Universidades (20%).es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431C 2020/24es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED481A 2021/161es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; IN845D 2020/38es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431G 2019/01es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherEasyChaires_ES
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/MICINN/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/DTS18%2F00136/ES/Plataforma online para prevención y detección precoz de enfermedad vascular mediante análisis automatizado de información e imagen clínicaes_ES
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-095894-B-I00/ES/DESARROLLO DE TECNOLOGIAS INTELIGENTES PARA DIAGNOSTICO DE LA DMAE BASADAS EN EL ANALISIS AUTOMATICO DE NUEVAS MODALIDADES HETEROGENEAS DE ADQUISICION DE IMAGEN OFTALMOLOGICAes_ES
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-108435RB-I00/ES/CUANTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN COMPUTACIONAL DE IMAGEN MULTIMODAL OFTALMOLÓGICA: ESTUDIOS EN ESCLEROSIS MÚLTIPLEes_ES
dc.relation.urihttps://doi.org/10.29007/xxh7es_ES
dc.subjectDeep learninges_ES
dc.subjectEpiretinal membranees_ES
dc.subjectMulti-task learninges_ES
dc.subjectOptical Coherence Tomographyes_ES
dc.titleMulti-task Convolutional Neural Networks for the End-to-end Simultaneous Segmentation and Screening of the Epiretinal Membrane in OCT Imageses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
UDC.journalTitleKalpa Publications in Computinges_ES
UDC.volume14es_ES
UDC.startPage77es_ES
UDC.endPage79es_ES
UDC.conferenceTitleProceedings of V XoveTIC Conference. XoveTIC 2022es_ES


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