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In the field of diabetic retinopathies attention has been recently focused on the problem of obtaining an accurate diabetic ocular diagnosis. In this paper a contribution in the detection of diabetic symptoms using contrast enhancement of fundus images is proposed by synthesizing an “ad hoc” neurofuzzy system. A fuzzy technique is considered to develop a suitable coding of fuzzy rules. A sparsely-connected neural network is then synthesized to provide enhanced contrast retinal images with bimodal histograms. Experimental examples are reported
A Hybrid Neurofuzzy System for Contrast Enhancement of Fundus Images in Diabetic Retinopathies
In the field of diabetic retinopathies attention has been recently focused on the problem of obtaining an accurate diabetic ocular diagnosis. In this paper a contribution in the detection of diabetic symptoms using contrast enhancement of fundus images is proposed by synthesizing an “ad hoc” neurofuzzy system. A fuzzy technique is considered to develop a suitable coding of fuzzy rules. A sparsely-connected neural network is then synthesized to provide enhanced contrast retinal images with bimodal histograms. Experimental examples are reported
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11589/18498
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
