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Communication dans un congrès

RetinOpTIC-Automatic Evaluation of Diabetic Retinopathy

Abstract : Purpose: The RetinOpTIC project performs mass screening of color fundus images and assesses image quality and Diabetic Retinopathy (DR) grade. Algorithm performance is evaluated on the Messidor-2 image database. Methods: Based on artificial intelligence (AI) solutions, referable DR is detected using convolutional neural networks (CNNs). The solution includes first the automatic assessment of the quality of the photography, and then the DR grade
Liste complète des métadonnées

https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-02428873
Contributeur : Etienne Decencière <>
Soumis le : lundi 6 janvier 2020 - 12:00:00
Dernière modification le : jeudi 24 septembre 2020 - 16:38:04

Identifiants

  • HAL Id : hal-02428873, version 1

Citation

Bruno Laÿ, Ronan Danno, Gwenolé Quellec, Etienne Decencière, Ali Erginay, et al.. RetinOpTIC-Automatic Evaluation of Diabetic Retinopathy. ARVO, 2019, Vancouver, Canada. ⟨hal-02428873⟩

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