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Akademický článek

Automated algorithms combining structure and function outperform general ophthalmologists in diagnosing glaucoma.

Autor: Leonardo Seidi Shigueoka, José Paulo Cabral de Vasconcellos, Rui Barroso Schimiti, Alexandre Soares Castro Reis, Gabriel Ozeas de Oliveira, Edson Satoshi Gomi, Jayme Augusto Rocha Vianna, Renato Dichetti Dos Reis Lisboa, Felipe Andrade Medeiros, Vital Paulino Costa

Publikováno v: PLoS ONE, Vol 13, Iss 12, p e0207784 (2018)

PurposeTo test the ability of machine learning classifiers (MLCs) using optical coherence tomography (OCT) and standard automated perimetry (SAP) parameters to discriminate between healthy and glaucomatous individuals, and to compare it to the diagno

Externí odkaz: https://doaj.org/article/09a7bf6c80d24b3e80ecccddb1da970c

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Geração de mapas de espessuras sintéticos por meio de redes generativas adversárias para o treinamento de redes neurais profundas para auxílio ao diagnóstico de glaucoma

Autor: Gabriel Ozeas de Oliveira

Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP

O glaucoma é o segundo causador de cegueira no mundo, atingindo estimadamente 76 milhões de pessoas em 2020. Devido a seu caráter irreversível, vários trabalhos de pesquisa na literatura apresentam métodos para o diagnóstico de glaucoma a fim

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d1500154437d6f1eb515eb67fc5e22fc
https://doi.org/10.11606/d.3.2020.tde-01042021-085104

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