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dc.contributor.authorVidal, Plácido
dc.contributor.authorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorRamos, Lucía
dc.contributor.authorNovo Buján, Jorge
dc.contributor.authorOrtega Hortas, Marcos
dc.date.accessioned2024-06-03T17:40:30Z
dc.date.available2024-06-03T17:40:30Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationVidal, P. L., de Moura, J., Ramos, L., Novo, J., & Ortega, M. (2023). Region of interest-bounded COVID-19 lung screening using images from portable X-ray devices. In Proceedings of V XoveTIC Conference. XoveTIC (Vol. 14, pp. 111-114). https://doi.org/10.29007/cj6les_ES
dc.identifier.issn2515-1762
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/36788
dc.descriptionComunicación presentada al V Congreso XoveTIC, organizado por el Centro de Investigación en TIC da Universidade da Coruña (CITIC), os días 5 y 6 de octubre de 2022es_ES
dc.description.abstract[Abstract]: X-ray analysis of the lungs was the main method to assess the degree of affliction of SARS-COV-2. Due to the high contagiousness of this pathology, this assessment was conducted using portable X-ray devices. Automatic methodologies were proposed to compensate the image quality of said portable X-ray devices. However, these methodologies were shown to be exploiting external information (such as pacemakers or ventilators present in the images) to determine the severity. For this reason, we present a methodology specially designed to reduce the effect on an automatic methodology of these extraneous artifacts. We extract the lung region and we perform a screening of the presence of the pathology using only the pulmonary region. Finally, to ascertain the performance of the system (and provide explainability to the clinical experts), we generate the corresponding activation maps. The presented methodology has achieved a more than satisfactory performance in all the scenarios and the activation maps clearly indicate that the system is successfully using information from the lung region while excluding elements unrelated to the disease.es_ES
dc.description.sponsorshipThis research was funded by: Instituto de Salud Carlos III - DTS18/00136; Ministerio de Ciencia e Innovación y Universidades, Gov. of Spain - RTI2018-095894-B-I00, Ayudas para la formación de prof. universitario (FPU)- FPU18/02271; Ministerio de Ciencia e Innovación, Gov. of Spain - PID2019-108435RB-I00; Conselleria de Cultura, Educación e Universidade, Xunta de Galicia, Grupos de Referencia Competitiva - ED431C 2020/24; Axencia Galega de Innovación (GAIN), Xunta de Galicia - IN845D 2020/38; CITIC, Centro de Investigación de Galicia 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; ED431G 2019/01es_ES
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; IN845D 2020/38es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherEasyChaires_ES
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-108435RB-I00/ES/CUANTIFICACION Y CARACTERIZACION COMPUTACIONAL DE IMAGEN MULTIMODAL OFTALMOLOGICA: ESTUDIOS EN ESCLEROSIS MULTIPLEes_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/MECD/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016/FPU18%2F02271/ES/es_ES
dc.relation.urihttps://doi.org/10.29007/cj6les_ES
dc.subjectCAD systemes_ES
dc.subjectCOVID-19es_ES
dc.subjectLung segmentationes_ES
dc.subjectRadiographyes_ES
dc.subjectScreeninges_ES
dc.subjectX-rayes_ES
dc.titleRegion of interest-bounded COVID-19 lung screening using images from portable X-ray deviceses_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.startPage111es_ES
UDC.endPage114es_ES
dc.identifier.doi10.29007/cj6l
UDC.conferenceTitleV XoveTIC Conference. XoveTIC 2022es_ES


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