Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Segmenting retinal vascular net from retinopathy of prematurity images using convolutional neural network
Año:2019
Áreas de investigación
  • Informática médica,
  • Imágenes médicas
Datos
Descripción
In this paper, we describe the experimentation with a convolutional neural network for segmenting retinal net from pathological fundus images of preterm born children. Segmenting retinal net from pathological fundus images is a fundamental task to aid computer diagnosis. We used U-net architecture for training and testing. Testing with ROPFI dataset, we obtained an area under the receiver operating curve equal to 0.9180; when average sensitivity is equal to 0.700, the average specificity is equal to 0.9710. This performance is higher than prior works using a similar dataset.
Internacional
Si
Nombre congreso
DATA '19: Proceedings of the Second International Conference on Data Science, E-Learning and Information Systems
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4503-7284-8
DOI
https://doi.org/10.1145/3368691.3368711
Fecha inicio congreso
09/12/2019
Fecha fin congreso
12/12/2019
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Título de las actas
DATA '19: Proceedings of the Second International Conference on Data Science, E-Learning and Information Systems
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Informática Biomédica (GIB)
  • Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software