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Produktbild: Ultra-Widefield Fundus Imaging for Diabetic Retinopathy
Band 15597

Ultra-Widefield Fundus Imaging for Diabetic Retinopathy First MICCAI Challenge, UWF4DR 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, Proceedings

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

14.05.2025

Abbildungen

X, 64 illus., 63 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen

Herausgeber

Bin Sheng + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

176

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,1 cm

Gewicht

295 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-89387-2

Beschreibung

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

14.05.2025

Abbildungen

X, 64 illus., 63 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

176

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,1 cm

Gewicht

295 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-89387-2

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

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  • Produktbild: Ultra-Widefield Fundus Imaging for Diabetic Retinopathy
  • .- Image Quality Assessment with Model Fusion for Ultra-Widefield Fundus.

    .- AI Algorithm for Ultra-Widefield Fundus Imaging forDiabetic Retinopathy-RDR, DME.

    .- Lightweight and Accurate: ShuffleNet for Diabetic Retinopathy and EfficientNet for Diabetic Macular Edema Diagnosis.

    .- Efficient Deep Learning Models for Ultra-Widefield Fundus Imaging for Diabetic Retinopathy.

    .- Bag of Tricks for Ultra-widefield Fundus Image Quality Assessment.

    .- Bag of Tricks for Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema Classification in Ultra-Widefield Imaging.

    .- Deep Self-Supervised Learning for Ultra-Widefield Fundus Image Quality Assessment.

    .- Reliable DL-based Referable Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema Detection Using Ultra-Widefield Fundus Images.

    .- Deep Learning-Based Detection of Referable Diabetic Retinopathy and Macular Edema Using Ultra-Widefield Fundus Imaging.

    .- A Comprehensive Approach to Diabetic Retinopathy Classification: Combining ResNet34 with Enhanced Pre-processing for Ultra-Widefield Fundus Imaging.

    .- An ultra-efficient method for real-time ultra-widefield fundus image quality assessment.

    .- Ultra-fast detection of referable diabetic retinopathy and macular edema in ultra-widefield fundus imaging using a unified risk score.

    .- Efficient Deep Learning Approaches for Processing Ultra-Widefield Retinal Imaging.

    .- EfficientNet-B1 Based Diabetic Retinopathy Detection from Ultra-Widefield Fundus Images.

    .- Many-MobileNet: Multi-Model Augmentation for Robust Retinal Disease Classification.

    .- DME-MobileNet: Fine-tuning nnMobileNet For Diabetic Macular Edema Classification.

    .- Automatic Identification Method for Diabetic Macular Edema in Ultra-Widefield Fundus Images.