Development of a Support System for the Presumptive Diagnosis of Glaucoma Through the Processing of Biomedical Images of the Human Eye Fundus in Ecuador

Pinos-Velez, Eduardo; Encalada, Susana; Gamboa, Edwin; Robles-Bykbaev, Vladimir; Ipanque, William; Chacón, Carlos Luis

doi:10.1007/978-3-319-60483-1_11

“…Los métodos indirectos usan técnicas como la ED que busca medir la CD del material y también se utiliza para otros fines como caracterizar materiales. Otra técnica indirecta es el uso de imágenes hiperespectrales que ha tenido buen éxito en bioingeniería [25] y en agroindustria [26][27][28][29].…”

Section: Introductionunclassified

Humedad y su relación con la espectroscopía dieléctrica en agregados de concreto

Abanto

¹

,

Rotta

²

,

Madrid

³

et al. 2020

Ingenius

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Medir el contenido de humedad (CH) de los agregados de concreto (ADC) en la fabricación de concreto premezclado es uno de los retos actuales en la industria de la construcción porque afecta a las propiedades finales del concreto. Actualmente los métodos que se utilizan para medir el CH en ADC son invasivos y destructivos. Este artículo presenta una técnica moderna basada en espectroscopía dieléctrica (ED), un método que al propagar microondas en el material correlaciona su constante dieléctrica (CD) y su CH. En esta investigación se ha utilizado este método en ADC. Tres diferentes canteras peruanas de ADC (Moyobamba, Sol-Sol y Cerro Mocho) han sido utilizadas. Los resultados demuestran que el sensor a una frecuencia de 1.5 GHz es capaz de detectar el CH en ADC con una regresión lineal de R2 = 95 %. En conclusión, se puede utilizar la ED como un método de sensado no invasivo y en línea de CH en ADC para ser utilizado en la industria de la construcción.

show abstract

Comparative Performance of an AI Tool and First-Year Residents in Retinal Disease Detection and Glaucoma Assessment: A Study in a Mexican Tertiary Care Setting

Camacho-García-Formentí,

Baylón-Vázquez,

Arriozola-Rodríguez

et al. 2024

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Background: Artificial intelligence (AI) shows promise in ophthalmology, but its performance in diverse healthcare settings remains understudied. We evaluated AI, an AI-powered screening tool developed with Mexican data, against first-year ophthalmology residents in a tertiary care setting in Mexico City. Methods: We analyzed 435 adult patients undergoing their first ophthalmic evaluation. AI and residents' assessments were compared against expert annotations for retinal lesions, cup-to-disk ratio (CDR) measurements, and glaucoma suspect detection. We also evaluated a synergistic approach combining AI and resident assessments. Results: For glaucoma suspect detection, retinIA outperformed residents in accuracy (88.6% vs 82.9%, p = 0.016), sensitivity (63.0% vs 50.0%, p = 0.116), and specificity (94.5% vs 90.5%, p = 0.062). While, the synergistic approach deemed a higher sensitivity (80.4%) than ophthalmic residents alone or AI alone (p < 0.001). AI's CDR estimates showed lower mean absolute error (0.056 vs 0.105, p < 0.001) and higher correlation with expert measurements (r = 0.728 vs r = 0.538). In retinal lesion detection, AI demonstrated superior sensitivity (90.1% vs 63.0% for medium/high-risk lesions, p < 0.001) and specificity (95.8% vs 90.4%, p < 0.001). Furthermore, differences between AI and residents were statistically significant across all metrics. The synergistic approach achieved the highest sensitivity for retinal lesions (92.6% for medium/high-risk, 100% for high-risk) while maintaining good specificity (87.4%). Conclusion: AI outperforms first-year residents in key ophthalmic assessments. The synergistic use of AI and resident assessments shows potential for optimizing diagnostic accuracy, highlighting the value of AI as a supportive tool in ophthalmic practice, especially for early-career clinicians.

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Humedad y su relación con la espectroscopía dieléctrica en agregados de concreto

Abanto

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Rotta

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Madrid

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et al. 2020

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Medir el contenido de humedad (CH) de los agregados de concreto (ADC) en la fabricación de concreto premezclado es uno de los retos actuales en la industria de la construcción porque afecta a las propiedades finales del concreto. Actualmente los métodos que se utilizan para medir el CH en ADC son invasivos y destructivos. Este artículo presenta una técnica moderna basada en espectroscopía dieléctrica (ED), un método que al propagar microondas en el material correlaciona su constante dieléctrica (CD) y su CH. En esta investigación se ha utilizado este método en ADC. Tres diferentes canteras peruanas de ADC (Moyobamba, Sol-Sol y Cerro Mocho) han sido utilizadas. Los resultados demuestran que el sensor a una frecuencia de 1.5 GHz es capaz de detectar el CH en ADC con una regresión lineal de R2 = 95 %. En conclusión, se puede utilizar la ED como un método de sensado no invasivo y en línea de CH en ADC para ser utilizado en la industria de la construcción.

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Humedad y su relación con la espectroscopía dieléctrica en agregados de concreto

Humedad y su relación con la espectroscopía dieléctrica en agregados de concreto

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Humedad y su relación con la espectroscopía dieléctrica en agregados de concreto

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