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Retinal Optic Disc Segmentation Using Conditional Generative Adversarial Network

Publicado en:Frontiers In Artificial Intelligence And Applications. 308 373-380 - 2018-01-01 308(), DOI: 10.3233/978-1-61499-918-8-373

Autores: Singh VK; Rashwan HA; Akram F; Pandey N; Sarker MMK; Saleh A; Abdulwahab S; Maaroof N; Barrena JT; Romani S; Puig D

Afiliaciones

Resumen

© 2018 The authors and IOS Press. This paper proposed a retinal image segmentation method based on conditional Generative Adversarial Network (cGAN) to segment optic disc. The proposed model consists of two successive networks: generator and discriminator. The generator learns to map information from the observing input (i.e., retinal fundus color image), to the output (i.e., binary mask). Then, the discriminator learns as a loss function to train this mapping by comparing the ground-truth and the predicted output with observing the input image as a condition. Experiments were performed on two publicly available dataset; DRISHTI GS1 and RIM-ONE. The proposed model outperformed state-of-the-art-methods by achieving around 0.96 and 0.98 of Jaccard and Dice coefficients, respectively. Moreover, an image segmentation is performed in less than a second on recent GPU.

Palabras clave

Conditional generative adversarial networksDeep learningOptic disc segmentationRetinal image analysis

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Frontiers In Artificial Intelligence And Applications, Q4 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Artificial Intelligence, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

2025-05-27:

  • Google Scholar: 36
  • Scopus: 23
  • OpenCitations: 2

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-05-27:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 39 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: http://hdl.handle.net/20.500.11797/imarina4089625

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: India; Singapore.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Singh V) y Último Autor (Puig Valls, Domènec Savi).