Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Tieteelliset julkaisut
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

On the Uncertainty of Retinal Artery-Vein Classification with Dense Fully-Convolutional Neural Networks

Garifullin, Azat; Lensu, Lasse; Uusitalo, Hannu (2020-02-06)

Katso/Avaa
garifullin_et_al_on_the_uncertainty_of_retinal_final_draft.pdf (1.219Mb)
Lataukset: 


Post-print / Final draft

Garifullin, Azat
Lensu, Lasse
Uusitalo, Hannu
06.02.2020

12002

87-98

Springer, Cham

Lecture Notes in Computer Science

School of Engineering Science

Kaikki oikeudet pidätetään.
© Springer Nature Switzerland AG 2020
https://doi.org/10.1007/978-3-030-40605-9_8
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020120198824

Tiivistelmä

Retinal imaging is a valuable tool in diagnosing many eye diseases but offers opportunities to have a direct view to central nervous system and its blood vessels. The accurate measurement of the characteristics of retinal vessels allows not only analysis of retinal diseases but also many systemic diseases like diabetes and other cardiovascular or cerebrovascular diseases. This analysis benefits from precise blood vessel characterization. Automatic machine learning methods are typically trained in the supervised manner where a training set with ground truth data is available. Due to difficulties in precise pixelwise labeling, the question of the reliability of a trained model arises. This paper addresses this question using Bayesian deep learning and extends recent research on the uncertainty quantification of retinal vasculature and artery-vein classification. It is shown that state-of-the-art results can be achieved by using the trained model. An analysis of the predictions for cases where the class labels are unavailable is given.

Lähdeviite

Garifullin A., Lensu L., Uusitalo H. (2020) On the Uncertainty of Retinal Artery-Vein Classification with Dense Fully-Convolutional Neural Networks. In: Blanc-Talon J., Delmas P., Philips W., Popescu D., Scheunders P. (eds) Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. ACIVS 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12002. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-40605-9_8

Alkuperäinen verkko-osoite

https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-40605-9_8
Kokoelmat
  • Tieteelliset julkaisut [1101]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste