RetinOpTIC-Automatic Evaluation of Diabetic Retinopathy - Mines Paris
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

RetinOpTIC-Automatic Evaluation of Diabetic Retinopathy

Résumé

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

Domaines

Traitement des images [eess.IV] Traitement d'image Réseau de neurones [cs.NE]

Etienne Decencière  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://minesparis-psl.hal.science/hal-02428873

Soumis le : lundi 6 janvier 2020-12:00:00

Dernière modification le : mercredi 18 décembre 2024-11:26:02

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02428873 , version 1 (06-01-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02428873 , version 1

Citer

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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