แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Performance analysis of glaucoma detection techniques

Organization : Sharda University. CSE Department
Email : deepti.sahu@sharda.ac.in

Organization : Sharda University. CSE Department
Email : mandeep.kaur@sharda.ac.in
LCSH: Glaucoma -- Diagnosis
LCSH: Medical imaging
LCSH: Optical coherence tomography
Abstract: Glaucoma is an incurable eye disorder and it is t second foremost reason for the visual deficiency. Commonly it is detected by the use of retina images. It is hard to anticipate glaucoma in beginning phases because the side effects of glaucoma can be identified only, once the sickness reaches at a high-level stage. Therefore normal eve screening fundamental and suggested. The manual method of glaucoma screening is a time-consuming and labor-intensive process. But deep learning-based glaucoma detection approaches diminish the manual effort and improve accuracy and speed. Optic cup to disc ratio is a major clinical pointer for glaucoma finding. For this ratio we need to perform segmentation of optic disc and cup and this can be performed via the segmentation methodologies based on deep learning. This paper presents a survey of different deep learning-based methodologies used for glaucoma detection.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2021
Modified: 2024-06-12
Issued: 2024-06-12
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2021 Fourth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2021) (pp.236-241). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2021pp.236-241.pdf 770.61 KB
ใช้เวลา
0.029643 วินาที

Sahu, Deepti
Title Contributor Type
Performance analysis of glaucoma detection techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sahu, Deepti;Kaur, Mandeep

บทความ/Article
Kaur, Mandeep
Title Contributor Type
Performance analysis of glaucoma detection techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Sahu, Deepti;Kaur, Mandeep

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,969
รวม 4,970 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 94,424 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 17 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 10 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 3 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 94,455 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.212