Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"Mosquera, Candelaria"'
CheXmask: a large-scale dataset of anatomical segmentation masks for multi-center chest x-ray images
Autor:
Gaggion, Nicolás, Mosquera, Candelaria, Mansilla, Lucas, Saidman, Julia Mariel, Aineseder, Martina, Milone, Diego H., Ferrante, Enzo
The development of successful artificial intelligence models for chest X-ray analysis relies on large, diverse datasets with high-quality annotations. While several databases of chest X-ray images have been released, most include disease diagnosis la
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.03293
In recent years the development of artificial intelligence (AI) systems for automated medical image analysis has gained enormous momentum. At the same time, a large body of work has shown that AI systems can systematically and unfairly discriminate a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.05101
Anatomical segmentation is a fundamental task in medical image computing, generally tackled with fully convolutional neural networks which produce dense segmentation masks. These models are often trained with loss functions such as cross-entropy or D
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.10977
Autor:
Landriel, Federico, Franchi, Bruno Cruz, Mosquera, Candelaria, Lichtenberger, Fernando Padilla, Benitez, Sonia, Aineseder, Martina, Guiroy, Alfredo, Hem, Santiago
Publikováno v:
In World Neurosurgery July 2024 187:e363-e382
This work aims to analyze standard evaluation practices adopted by the research community when assessing chest x-ray classifiers, particularly focusing on the impact of class imbalance in such appraisals. Our analysis considers a comprehensive defini
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.12843
Autor:
Mosquera, Candelaria, Diaz, Facundo Nahuel, Binder, Fernando, Rabellino, Jose Martin, Benitez, Sonia Elizabeth, Beresñak, Alejandro Daniel, Seehaus, Alberto, Ducrey, Gabriel, Ocantos, Jorge Alberto, Luna, Daniel Roberto
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The multiple chest x-ray datasets released in the last years have ground-truth labels intended for different computer vision tasks, suggesting that performance in automated chest-xray interpretation might improve by using a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.12712
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Mosquera, Candelaria, Diaz, Facundo Nahuel, Binder, Fernando, Rabellino, José Martín, Benitez, Sonia Elizabeth, Beresñak, Alejandro Daniel, Seehaus, Alberto, Ducrey, Gabriel, Ocantos, Jorge Alberto, Luna, Daniel Roberto
Publikováno v:
In Computer Methods and Programs in Biomedicine July 2021 206
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.