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Listar por autor "Díaz Pinto, Andrés Yesid"

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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    CNNs for Automatic Glaucoma Assessment using Fundus Images: An Extensive Validation 
    Díaz-Pinto, Andrés Yesid; Morales, Sandra; Naranjo Ornedo, Valeriana; Köhler, Thomas; Mossi García, José Manuel; Navea, Amparo (Springer (Biomed Central Ltd.), 2019-03-20)
    [EN] Background: Most current algorithms for automatic glaucoma assessment using fundus images rely on handcrafted features based on segmentation, which are affected by the performance of the chosen segmentation method and ...
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    Machine Learning for Glaucoma Assessment using Fundus Images 
    Díaz Pinto, Andrés Yesid (Universitat Politècnica de València, 2019-07-29)
    [ES] Las imágenes de fondo de ojo son muy utilizadas por los oftalmólogos para la evaluación de la retina y la detección de glaucoma. Esta patología es la segunda causa de ceguera en el mundo, según estudios de la Organización ...
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    REFUGE Challenge: A unified framework for evaluating automated methods for glaucoma assessment from fundus photographs 
    Orlando, José Ignacio; Fu, Huazhu; Breda, Joao Barbossa; van Keer, Karel; Bathula, Deepti R.; Diaz-Pinto, Andrés; Fang, Ruogu; Heng, Pheng-Ann; Kim, Jeyoung; Lee, JoonHo; Lee, Joonseok; Li, Xiaoxiao; Liu, Peng; Lu, Shuai; Murugesan, Balamurali; Naranjo Ornedo, Valeriana (Elsevier, 2020-01)
    [EN] Glaucoma is one of the leading causes of irreversible but preventable blindness in working age populations. Color fundus photography (CFP) is the most cost-effective imaging modality to screen for retinal disorders. ...