Deep Learning Classification for Diabetic Foot Thermograms.

Cruz-Vega, Israel; Hernandez-Contreras, Daniel; Peregrina-Barreto, Hayde; Rangel-Magdaleno, Jose de Jesus; Ramirez-Cortes, Juan Manuel

Cruz-Vega, Israel; Hernandez-Contreras, Daniel; Peregrina-Barreto, Hayde; Rangel-Magdaleno, Jose de Jesus; Ramirez-Cortes, Juan Manuel.

Afiliação

Cruz-Vega I; CONACYT Research Fellow-National Institute of Astrophysics, Optics, and Electronics, Santa Maria Tonantzintla, Puebla 72840, Mexico.
Hernandez-Contreras D; Department of Electronics, National Institute of Astrophysics, Optics, and Electronics, Santa Maria Tonantzintla, Puebla 72840, Mexico.
Peregrina-Barreto H; Department of Computational Science, National Institute of Astrophysics, Optics, and Electronics, Santa Maria Tonantzintla, Puebla 72840, Mexico.
Rangel-Magdaleno JJ; Department of Electronics, National Institute of Astrophysics, Optics, and Electronics, Santa Maria Tonantzintla, Puebla 72840, Mexico.
Ramirez-Cortes JM; Department of Electronics, National Institute of Astrophysics, Optics, and Electronics, Santa Maria Tonantzintla, Puebla 72840, Mexico.

Sensors (Basel) ; 20(6)2020 Mar 22.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32235780

Assuntos

Aprendizado Profundo; Pé Diabético/classificação; Pé Diabético/diagnóstico; Termografia/métodos; Inteligência Artificial; Humanos; Aprendizado de Máquina; Máquina de Vetores de Suporte

Palavras-chave

artificial neural networks; deep learning; diabetes mellitus; diabetic foot; support vector machine; thermography

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Termografia / Pé Diabético / Aprendizado Profundo Limite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: México País de publicação: Suíça

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