阿南德·维尼卡
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2020年–今天
2024 【j4】 K.M.杰姆西 , G.斯列尔卡 , P.S.Sathidevi公司 , 普尼马·莫哈纳坎德兰 , 阿南德·维尼卡 :
使用基于变换的特征对早产儿视网膜病变进行疾病分类。 Multim公司。 工具应用程序。 83 ( 1 ) : 861-891 ( 2024 ) 2020 [j3] 西瓦库马尔·拉马钱德兰 , 奇莫尔·科奇蒂 , 阿南德·维尼卡 , 雷努·约翰 :
一种用于早产儿视网膜病变诊断中视盘定位的全卷积神经网络方法。 J.智力。 模糊系统。 38 ( 5 ) : 6269-6278 ( 2020 ) [注2] 西瓦库马尔·拉马钱德兰 , 尼古拉·斯特里修利奥 , 阿南德·维尼卡 , 雷努·约翰 , 乔治·阿佐帕迪 :
U-COSFIRE血管扭曲量化过滤器,用于早产儿视网膜病变的自动诊断。 神经计算。 申请。 32 ( 16 ) : 12453-12468 ( 2020 ) 【c9】 K.L.尼莎 , G.斯列尔卡 , P.S.Sathidevi公司 , 普尔尼玛·莫哈纳昌德兰 , 阿南德·维尼卡 :
早产儿视网膜眼底图像中激光标记的自动检测和分割。 ICCCNT公司 2020 : 1-7
2010 – 2019
2019 [j1] K.L.尼莎 , G.斯列尔卡 , Sathidevi Puthumangalathu Savithri公司 , 普尼马·莫哈纳坎德兰 , 阿南德·维尼卡 :
一个具有结构自适应分割和基于血管特征的早产儿视网膜病变plus疾病计算机辅助诊断系统。 计算。 医学成像图。 74 : 72-94 ( 2019 ) 【c8】 营养素木莱 , 基尔西·拉姆 , 穆罕默德·西瓦普拉卡萨姆 , 阿南德·维尼卡 :
使用深度学习方法早期检测早产儿视网膜病变。 医学成像:计算机辅助诊断 2019 : 109502Z号 【c7】 K.L.尼莎 , G.斯列尔卡 , P.S.Sathidevi公司 , 普尼马·莫哈纳坎德兰 , 阿南德·维尼卡 :
一种用于早产儿视网膜视盘自动检测的鲁棒算法。 TENCON公司 2019 : 684-689 2018 【c6】 Deepthi Badarinath公司 , 查特拉S , 尼哈·巴里尔 , 穆罕默德·坦维尔 , 穆克什·普拉萨德 , H.N.苏马 , Abhishek M.Appaji公司 , 阿南德·维尼卡 :
早产儿视网膜病变(ROP)筛查的临床分期和视网膜图像分类研究。 国际JCNN 2018 : 1-6 [c5] 莎拉·桑卡拉纳拉亚纳 , 基尔西·拉姆 , 阿南德·维尼卡 , 考希克·米特拉 , 穆罕默德·西瓦普拉卡萨姆 :
新生儿视网膜图像的自底向上显著性估计方法。 比较/ OMIA@MICCAI公司 2018 : 336-343 2017 【c4】 K.L.尼莎 , G.Sreelekha公司 , Sathidevi Puthumangalathu Savithri公司 , 普尼马·莫哈纳坎德兰 , 阿南德·维尼卡 :
融合结构自适应滤波和数学形态学用于早产儿视网膜病眼底图像中的血管分割。 CCECE公司 2017 : 1-6 【c3】 Abhishek M.Appaji公司 , H.N.苏马 , M.S.马杜里亚 , S.玛丽亚·索尼亚 , 阿南德·维尼卡 :
基于网络连接发展的曲折性的早产儿视网膜病变综合分析。 ISKE公司 2017 : 1-5 2016 【c2】 R.Sivakumar公司 , 马努·埃尔多 , C.V.Jiji公司 , 阿南德·维尼卡 , 雷努·约翰 :
早产儿视网膜病变自动筛查的附加疾病诊断。 ICIS公司 2016 : 408-413 【c1】 西瓦库马尔·拉马钱德兰 , 马努·埃尔多 , C.V.Jiji公司 , 阿南德·维尼卡 , 雷努·约翰 :
计算机辅助筛查早产儿视网膜病变——多尺度Gabor滤波方法。 国际教育部 2016 : 259-264