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dc.contributor.authorGende, M.
dc.contributor.authorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorNovo Buján, Jorge
dc.contributor.authorOrtega Hortas, Marcos
dc.date.accessioned2024-05-09T08:52:45Z
dc.date.available2024-05-09T08:52:45Z
dc.date.issued2022-06
dc.identifier.citationGende, M., de Moura, J., Novo, J., & Ortega, M. (2022). Fully Automatic Epiretinal Membrane Segmentation in OCT Scans Using Convolutional Networks. In R. El Ouazzani, M. Fattah, & N. Benamar (Eds.), AI Applications for Disease Diagnosis and Treatment (pp. 88-121). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-6684-2304-2.ch004es_ES
dc.identifier.isbn9781668423042
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/36437
dc.description.abstract[Absctract]: The epiretinal membrane (ERM) is an ocular pathology that can cause visual distortions. To prevent a loss of vision, symptomatic ERM needs to be removed before it can cause irreversible damage. In order to do this, the ERM needs to be located early, so that it can be peeled from the retina. This chapter explores an automatic methodology for ERM segmentation, as well as its intuitive visualization in the form of colour maps. To do this, visual features that are compatible with ERM presence are extracted from ophthalmologic images by using computer vision algorithms and deep learning models. This methodology achieved satisfactory results, reaching a dice coefficient of 0.826 and a Jaccard index of 0.714, contributing to highlight the applicability of deep learning models for the detection of pathological signs in medical images.es_ES
dc.description.sponsorshipThis research was funded by Instituto de Salud Carlos III, Government of Spain, [research project DTS18/00136]; Ministerio de Ciencia e Innovación y Universidades, Government of Spain, [research project RTI2018-095894-B-I00]; Ministerio de Ciencia e Innovación, Government of Spain [research project PID2019-108435RB-I00]; Consellería de Cultura, Educación e Universidade, Xunta de Galicia, Grupos de Referencia Competitiva, [grant ref. ED431C 2020/24], predoctoral [grant ref. ED481A 2021/161] and postdoctoral [grant ref. ED481B 113 Fully Automatic Epiretinal Membrane Segmentation 2021/059]; Axencia Galega de Innovación (GAIN), Xunta de Galicia, [grant ref. IN845D 2020/38]; CITIC, Centro de Investigación de Galicia [grant ref. 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; ED481B 2021/059es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; IN845D 2020/38es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431G 2019/01es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherIGI Globales_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/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/PID2019-108435RB-I00/ES/CUANTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN COMPUTACIONAL DE IMAGEN MULTIMODAL OFTALMOLÓGICA: ESTUDIOS EN ESCLEROSIS MÚLTIPLEes_ES
dc.relation.urihttps://doi.org/10.4018/978-1-6684-2304-2.ch004es_ES
dc.rightsCopyright: © 2022 IGI Globales_ES
dc.subjectArtificial Neural Networkes_ES
dc.subjectEpiretinal Membrane (ERM)es_ES
dc.subjectFoveaes_ES
dc.subjectInner Limiting Membrane (ILM)es_ES
dc.subjectMaculaes_ES
dc.subjectOptical Coherence Tomography (OCT)es_ES
dc.subjectRetinaes_ES
dc.subjectSegmentationes_ES
dc.titleFully Automatic Epiretinal Membrane Segmentation in OCT Scans Using Convolutional Networkses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
UDC.journalTitleAI Applications for Disease Diagnosis and Treatmentes_ES
UDC.startPage88es_ES
UDC.endPage121es_ES


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