Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-38553
Titel: Protocol for the diagnosis of keratoconus using convolutional neural networks
VerfasserIn: Schatteburg, Jan
Langenbucher, Achim
Sprache: Englisch
Titel: PLOS ONE
Bandnummer: 17
Heft: 2
Verlag/Plattform: PLOS
Erscheinungsjahr: 2022
DDC-Sachgruppe: 610 Medizin, Gesundheit
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Keratoconus is the corneal disease with the highest reported incidence of 1:2000. The treatment’s level of success highly depends on how early it was started. Subsequently, a fast and highly capable diagnostic tool is crucial. While there are many computer-based systems that are capable of the analysis of medical image data, they only provide parameters. These have advanced quite far, though full diagnosis does not exist. Machine learning has provided the capabilities for the parameters, and numerous similar scientific fields have developed full image diagnosis based on neural networks. The Homburg Keratoconus Center has been gathering almost 2000 patient datasets, over 1000 of them over the course of their disease. Backed by this databank, this work aims to develop a convolutional neural network to tackle diagnosis of keratoconus as the major corneal disease.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1371/journal.pone.0264219
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0264219
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-385531
hdl:20.500.11880/34742
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38553
ISSN: 1932-6203
Datum des Eintrags: 13-Dez-2022
Fakultät: M - Medizinische Fakultät
Fachrichtung: M - Augenheilkunde
Professur: M - Univ.-Prof. Dr. Dipl.-Ing. Achim Langenbucher
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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