Binary and multi-class automated detection of age-related macular degeneration using convolutional- and transformer-based architectures.

Domínguez, César; Heras, Jónathan; Mata, Eloy; Pascual, Vico; Royo, Didac; Zapata, Miguel Ángel

Domínguez, César; Heras, Jónathan; Mata, Eloy; Pascual, Vico; Royo, Didac; Zapata, Miguel Ángel.

Afiliación

Domínguez C; Department of Mathematics and Computer Science, University of La Rioja, Spain.
Heras J; Department of Mathematics and Computer Science, University of La Rioja, Spain. Electronic address: jonathan.heras@unirioja.es.
Mata E; Department of Mathematics and Computer Science, University of La Rioja, Spain.
Pascual V; Department of Mathematics and Computer Science, University of La Rioja, Spain.
Royo D; UPRetina, Barcelona, Spain.
Zapata MÁ; UPRetina, Barcelona, Spain; Hospital Vall Hebron, Passeig Roser 126, Sant Cugat del Vallés, 08195 Barcelona, Spain.

Comput Methods Programs Biomed ; 229: 107302, 2023 Feb.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36528999

Asunto(s)

Mácula Lútea; Degeneración Macular; Humanos; Reproducibilidad de los Resultados; Degeneración Macular/diagnóstico por imagen; Redes Neurales de la Computación; Fondo de Ojo

Palabras clave

Age-related macular degeneration; Convolutional neural networks; Deep learning; Ensembles; Transformers

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Mácula Lútea / Degeneración Macular Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Guideline / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Comput Methods Programs Biomed Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: España

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