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Swept source optical coherence tomography to early detect multiple sclerosis disease. The use of machine learning techniques.
Pérez Del Palomar, Amaya; Cegoñino, José; Montolío, Alberto; Orduna, Elvira; Vilades, Elisa; Sebastián, Berta; Pablo, Luis E; Garcia-Martin, Elena.
Afiliación
  • Pérez Del Palomar A; Group of Biomaterials, Aragon Institute of Engineering Research (I3A), University of Zaragoza, Zaragoza, Spain.
  • Cegoñino J; Department of Mechanical Engineering, University of Zaragoza, Zaragoza, Spain.
  • Montolío A; Group of Biomaterials, Aragon Institute of Engineering Research (I3A), University of Zaragoza, Zaragoza, Spain.
  • Orduna E; Department of Mechanical Engineering, University of Zaragoza, Zaragoza, Spain.
  • Vilades E; Group of Biomaterials, Aragon Institute of Engineering Research (I3A), University of Zaragoza, Zaragoza, Spain.
  • Sebastián B; Department of Mechanical Engineering, University of Zaragoza, Zaragoza, Spain.
  • Pablo LE; Department of Ophthalmology, Miguel Servet University Hospital, Zaragoza, Spain.
  • Garcia-Martin E; GIMSO Research and Innovative Group, Aragon Institute for Health Research (IIS Aragón), University of Zaragoza, Zaragoza, Spain.
PLoS One ; 14(5): e0216410, 2019.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31059539
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Células Ganglionares de la Retina / Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Esclerosis Múltiple Recurrente-Remitente / Tomografía de Coherencia Óptica / Aprendizaje Automático / Mácula Lútea Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Guideline / Observational_studies / Prevalence_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Screening_studies Límite: Adult / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: España Pais de publicación: Estados Unidos
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