Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM102066
Első szerző:	Hajdu András (matematikus, informatikus)
Cím:	Combining Convolutional Neural Networks and Hand-Crafted Features in Medical Image Classification Tasks / Hajdu András, Harangi Balázs, Tóth János, Pap Melinda, Baran Ágnes
Dátum:	2018
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat könyvrészlet
Megjelenés:	20th European Conference on Mathematics for Industry : Book of Abstracts / ed. Bodó Á., Fekete I., Izsák F., Maros G., Simon L. P.. - p. 299
További szerzők:	Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Pap Melinda (1982-) (informatikus) Baran Ágnes (1972-) (matematikus)
Pályázati támogatás:	GINOP-2.1.7-15-2016-01641 GINOP EFOP-3.6.2-16-2017-00015 EFOP
Internet cím:	Szerző által megadott URL Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM101999
Első szerző:	Harangi Balázs (programtervező matematikus)
Cím:	Automatic screening of fundus images using a combination of convolutional neural network and hand-crafted features / Harangi Balázs, Tóth János, Baran Ágnes, Hajdu András
Dátum:	2019
Megjegyzések:	Diabetic retinopathy (DR) and especially diabetic macular edema (DME) are common causes of vision loss as complications of diabetes. In this work, we consider an ensemble that organizes a convolutional neural network (CNN) and traditional hand-crafted features into a single architecture for retinal image classification. This approach allows the joint training of a CNN and the fine-tuning of the weights of handcrafted features to provide a final prediction. Our solution is dedicated to the automatic classification of fundus images according to the severity level of DR and DME. For an objective evaluation of our approach, we have tested its performance on the official test datasets of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2018 Challenge 2: Diabetic Retinopathy Segmentation and Grading Challenge, section B. Disease Grading: Classification of fundus images according to the severity level of diabetic retinopathy and diabetic macular edema. As for our experimental results based on testing on the Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset (IDRiD), the classification accuracies have been found to be 90.07% for the 5-class DR challenge, and 96.85% for the 3-class DME one.
ISBN:	9781538613122
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat könyvrészlet diabetic retinopathy screening hand-crafted features deep learning ensemble learning
Megjelenés:	41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) / ed. Riccardo Barbieri. - p. 2699-2702. -
További szerzők:	Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Baran Ágnes (1972-) (matematikus) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:	EFOP-3.6.2-16-2017-00015 EFOP EFOP-3.6.3-VEKOP-16-2017-00002 EFOP
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:

001-es BibID:	BIBFORM081291
035-os BibID:	(cikkazonosító)101561 (WoS)000501405800010 (Scopus)85074152892
Első szerző:	Porwal, Prasanna
Cím:	IDRiD: Diabetic Retinopathy : segmentation and grading challenge / Prasanna Porwal, Samiksha Pachade, Manesh Kokare, Girish Deshmukh, Jaemin Son, Woong Bae, Lihong Liu, Jianzong Wang, Xinhui Liu, Liangxin Gao, TianBo Wu, Jing Xiao, Fengyan Wang, Baocai Yin, Yunzhi Wang, Gopichandh Danala, Linsheng He, Yoon Ho Choi, Yeong Chan Lee, Sang Hyuk Jung, Zhongyu Li, Xiaodan Sui, Junyan Wu, Xiaolong Li, Ting Zhou, János Tóth, Agnes Baran, Avinash Kori, Sai Saketh Chennamsetty, Mohammed Safwan, Varghese Alex, Xingzheng Lyu, Li Cheng, Qinhao Chu, Pengcheng Li, Xin Ji, Sanyuan Zhang, Yaxin Shen, Ling Dai, Oindrila Saha, Rachana Sathish, Tânia Melo, Teresa Araújo, Balázs Harangi, Bin Sheng, Ruogu Fang, Debdoot Sheet, Andras Hajdu, Yuanjie Zheng, Ana Maria Mendonça, Shaoting Zhang, Aurélio Campilho, Bin Zheng, Dinggang Shen, Luca Giancardo, Gwenolé Quellec, Fabrice Mériaudeau
Dátum:	2020
ISSN:	1361-8415
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk
Megjelenés:	Medical Image Analysis. - 59 (2020), p. 1-26. -
További szerzők:	Pachade, Samiksha Kokare, Manesh Deshmukh, Girish Son, Jaemin Bae, Woong Liu, Lihong Wang, Jianzong Liu, Xinhui Gao, Liangxin Wu, TianBo Xiao, Jing Wang, Fengyan Yin, Baocai Wang, Yunzhi Danala, Gopichandh He, Linsheng Choi, Yoon Ho Lee, Yeong Chan Jung, Sang Hyuk Li, Zhongyu Sui, Xiaodan Wu, Junyan Li, Xiaolong Zhou, Ting Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Baran Ágnes (1972-) (matematikus) Kori, Avinash Chennamsetty, Sai Saketh Safwan, Mohammed Alex, Varghese Lyu, Xingzheng Cheng, Li Chu, Qinhao Li, Pengcheng Ji, Xin Zhang, Sanyuan Shen, Yaxin Dai, Ling Saha, Oindrila Sathish, Rachana Melo, Tânia Araújo, Teresa Harangi Balázs (1986-) (programtervező matematikus) Sheng, Bin Fang, Ruogu Sheet, Debdoot Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus) Zheng, Yuanjie Mendonça, Ana Maria Zhang, Shaoting Campilho, Aurélio Zheng, Bin Shen, Dinggang Giancardo, Luca Quellec, Gwenolé Mériaudeau, Fabrice
Pályázati támogatás:	EFOP-3.6.2-16-2017-00015 EFOP
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: