Retina-Focused Preprocessing for Enhanced Deep Learning Classification of Multiple Sclerosis from OCT Scans

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UDC.coleccionInvestigación
UDC.conferenceTitleEUROCAST2026
UDC.departamentoCiencias da Computación e Tecnoloxías da Información
UDC.endPage216
UDC.grupoInvGrupo de Visión Artificial e Recoñecemento de Patróns (VARPA)
UDC.institutoCentroINIBIC - Instituto de Investigacións Biomédicas de A Coruña
UDC.startPage215
dc.contributor.authorÁlvarez-Rodríguez, Lorena
dc.contributor.authorCordón Ciordia, Beatriz
dc.contributor.authorGarcía-Martín, Elena
dc.contributor.authorNovo Buján, Jorge
dc.contributor.authorMoura, Joaquim de
dc.contributor.authorOrtega Hortas, Marcos
dc.date.accessioned2026-09-02T08:44:16Z
dc.date.available2026-09-02T08:44:16Z
dc.date.issued2026-02
dc.descriptionPresentado en: EUROCAST 2026, 20th International Conference on Computer Aided Systems Theory Las Palmas de Gran Canaria, Spain, February 23- 27, 2026
dc.description.abstract[Abstract]: This work researches the impact of retina-focused preprocessing on OCT-based deep learning classification of Multiple Sclerosis (MS). Raw OCT B-scans were compared with anatomically preprocessed images, where the retina was segmented, flattened, and isolated from background structures. Experiments with several convolutional architectures showed that focusing on the retinal region enhances classification accuracy and consistency across repetitions, supporting the relevance of anatomically guided preprocessing in OCT-based neurological screening.
dc.description.sponsorshipThis work was supported by the Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), Government of Spain [grant numbers PI17/01726, PI20/00437, PI23/00935, RD21/0007/0022 (Inflammatory Disease Network- RICORS), FORT23/00010 (Programa FORTALECE)]; MICIU/AEI/10.13039/501100011033 and by “ERDF A way of making Europe” [grant numbers PID2023-148913OB-I00, PID2024-161024OB-I00]; the Consellería de Educación, Universidade, e Formación Profesional, Xunta de Galicia, Grupos de Referencia Competitiva [grant number ED431C 2024/33]; and by the Government of Aragon [group B23_23R and PROY_B50_24].
dc.identifier.citationL. Álvarez-Rodríguez, B. Cordón, E. García-Martín, J. Novo, J. de Moura, and M. Ortega, "Retina-focused preprocessing for enhanced deep learning classification of multiple sclerosis from OCT scans," in Proc. 20th Int. Conf. on Computer Aided Systems Theory (EUROCAST 2026), Extended Abstracts, A. Espino-Sánchez, G. S. de Blasio, C. R. García, J. C. Rodríguez, M. Quesada-Ojeda, and A. Quesada-Arencibia, Eds., Las Palmas de Gran Canaria, Spain, 2026.
dc.identifier.isbn978-84-09-81744-3
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2183/49130
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad de Las Palmas de Gran Canaria
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dc.relation.urihttps://eurocast2026.fulp.es/documents/Extended_Abstract_Book.pdf
dc.rights© 2026 IUCES Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
dc.rights.accessRightsembargoed access
dc.subjectMultiple Sclerosis
dc.subjectOCT
dc.subjectComputer Vision
dc.subjectMedical image processing
dc.subjectDeep Learning
dc.titleRetina-Focused Preprocessing for Enhanced Deep Learning Classification of Multiple Sclerosis from OCT Scans
dc.typeconference output
dspace.entity.typePublication
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