dc.creator | Civit Masot, Javier | es |
dc.creator | Amaya Rodríguez, Isabel | es |
dc.creator | Luna Perejón, Francisco | es |
dc.creator | Durán López, Lourdes | es |
dc.creator | Civit Balcells, Antón | es |
dc.creator | Linares Barranco, Alejandro | es |
dc.creator | Vicente Díaz, Saturnino | es |
dc.date.accessioned | 2019-09-03T08:00:37Z | |
dc.date.available | 2019-09-03T08:00:37Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.citation | Civit Masot, J., Amaya Rodríguez, I., Luna Perejón, F., Durán López, L., Civit Balcells, A., Linares Barranco, A. y Vicente Díaz, S. (2019). Deep learning glaucoma diagnosis aid. En V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de Sevilla (31-36), Sevilla (España): 3 ciencias. Área de Innovación y Desarrollo,S.L.. | |
dc.identifier.isbn | 978-84-120057-2-1 | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/88872 | |
dc.description.abstract | El glaucoma es una de las principales causas de ceguera. Cambia la morfología del
nervio óptico. La copa es la región central del disco óptico. El CDR (relación del
diámetro de la copa y el disco) es un indicador del estado de la enfermedad. Un
CDR normal se encuentra entre 0.3 y 0.4. A mayor CDR Glaucoma más avanzado.
En este trabajo se pretende demostrar la viabilidad de los algoritmos en los que la
forma del disco y la copa son aproximadamente círculos. En estos casos el número
de parámetros es mucho menor y, al menos, en nuestras pruebas iniciales la
aproximación es más realista que con las formas originales para su implementación
en aprendizaje profundo. | es |
dc.description.abstract | Glaucoma is one of the main causes of blindness. It changes the morphology of the
optic nerve. The cup is the central region of the optical disc. The CDR (ratio of the
diameter of the cup and disc) is an indicator of the state of the disease. A normal CDR
is between 0.3 and 0.4. A higher CDR more advanced glaucoma. In this work we try
to demonstrate the viability of algorithms in which the shape of the disc and the cup
are approximately circles. In these cases, the number of parameters is much lower
and, at least, in our initial tests the approach is sometimes more realistic than with
the original forms for a Deep learning implementation. | es |
dc.description.sponsorship | NPP project funded by SAIT (2015-2018) | es |
dc.description.sponsorship | Spanish government grant European Regional Development Fund COFNET TEC2016-77785-P | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | 3 ciencias. Área de Innovación y Desarrollo,S.L. | es |
dc.relation.ispartof | V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de Sevilla (2019), pp. 31-36. | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Glaucoma | es |
dc.subject | Deep Learning | es |
dc.subject | Ayuda al Diagnóstico | es |
dc.subject | Aproximación por círculos | es |
dc.subject | Diagnostic Aid | es |
dc.subject | Circle Approximation | es |
dc.title | Deep learning glaucoma diagnosis aid | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es |
dcterms.identifier | https://ror.org/03yxnpp24 | |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores | es |
dc.relation.projectID | TEC2016-77785-P | es |
dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.17993/IngyTec.2019.52 | es |
dc.contributor.group | Universidad de Sevilla. TEP108: Robótica y Tecnología de Computadores | es |
idus.format.extent | 6 p. | es |
dc.publication.initialPage | 31 | es |
dc.publication.endPage | 36 | es |
dc.eventtitle | V jornada de investigación y postgrado de la Escuela Politécnica Superior de Sevilla | es |
dc.eventinstitution | Sevilla (España) | es |
dc.relation.publicationplace | Alicante | es |