Esta web utiliza cookies propias y de terceros que nos permiten optimizar tu experiencia en el sitio web, evaluar su rendimiento, generar estadísticas de uso y mejorar y añadir nuevas funcionalidades. Mediante el análisis de tus hábitos de navegación podemos mostrar contenidos más relevantes y medir las interacciones con la web.
Puede obtener más información aquí.
Unha cookie é un ficheiro que se descarga no teu ordenador ao acceder a determiñadas páxinas web.As cookies permiten a unha páxina, entre outras cousas, almacenar e recuperar información sobre os hábitos de navegación dun usuario ou do seu equipo, xestionar o acceso de usuarios a zonas restrinxidas da web, etc.Tipo de cookies utiliza esta páxina web:
Este tipo de cookies permiten al usuario la navegación a través de una página web, plataforma o aplicación y la utilización de las diferentes opciones o servicios que en ella existan como, por ejemplo, controlar el tráfico y la comunicación de datos, identificar la sesión, acceder a partes de acceso restringido, seleccionar el idioma, o compartir contenidos a través de redes sociales.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|---|---|---|
| ID de tu sesión. Te identifica en este navegador y nos permite gestionar tus cookies o almacenar tu cesta de la compra. | 8760 horas | ||
| Indica qué cookies has aceptado. | 8760 horas | ||
| Una cookie PHPSESSID es una cookie de sesión que se utiliza para identificar la sesión de un usuario en un sitio web. | 8760 horas |
Son aquéllas que posibilitan el seguimiento y análisis del comportamiento de los usuarios en nuestra página. La información recogida se utiliza para la medición de la actividad de los usuarios en la web y la elaboración de perfiles de navegación de los usuarios, con la finalidad de mejorar la web, así como los productos y servicios ofertados.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|---|---|---|
| Es un servicio de analítica web que utiliza cookies de análisis. | 8760 horas |
Estas cookies pueden ser establecidas a través de nuestro sitio por nuestros socios publicitarios. Pueden ser utilizadas por esas empresas para crear un perfil de sus intereses y mostrarle anuncios relevantes en otros sitios. No almacenan directamente información personal, sino que se basan en la identificación única de su navegador y dispositivo de Internet. Si no permite utilizar estas cookies, verá menos publicidad dirigida.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|
Que son as cookies?
Unha cookie é un ficheiro que se descarga no seu ordenador ao acceder a determinadas páxinas web. As cookies permítenlle a unha páxina web, entre outras cousas, almacenar e recuperar información sobre os hábitos de navegación dun usuario ou do seu equipo, xestionar o acceso de usuarios a zonas restrinxidas da web etc.
Que tipo de cookies utiliza esta páxina web?
Cookies de análise
Son aquelas que posibilitan o seguimento e a análise do comportamento dos usuarios na nosa páxina. A información recollida utilízase para a medición da actividade dos usuarios na web e a elaboración de perfís de navegación dos usuarios coa finalidade de mellorar a web, así como os produtos e servizos ofertados.
Cookies técnicas
Este tipo de cookies permítenlle ao usuario a navegación a través dunha páxina web, plataforma ou aplicación e a utilización das diferentes opcións ou servizos que nela existan, como, por exemplo, controlar o tráfico e a comunicación de datos, identificar a sesión, acceder a partes de acceso restrinxido ou compartir contidos a través de redes sociais.
Cookies de personalización
Son aquelas que nos permiten adaptar a navegación na nosa páxina web ás súas preferencias (idioma, navegador utilizado etc.).
| Nome | Propia / Terceiros | Duración | Descripción | Propietario |
| _gat | Terceiros | 1 minuto | Se usa para limitar a porcentaxe de solicitudes. | Google Analytics |
| _ga | Terceiros | 2 anos | Se usa para distinguir os usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceiros | 24 horas | Se usa para distinguir os usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cando se cerra a web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
As cookies empregadas nesta páxina web son utilizadas polo responsable legal desta páxina web e polo seguinte servizo ou provedor de servizos:
- Google Analytics: é un servizo de analítica web que utiliza cookies de análise. Pode consultar a política de privacidade deste servizo neste enderezo web: http://www.google.com/intl/es/analytics/privacyoverview.html.
Como podo desactivar ou eliminar as cookies?
Pode permitir, bloquear ou eliminar as cookies instaladas no seu equipo mediante a configuración das opcións do navegador instalado no seu ordenador. Nos seguintes enlaces achará información adicional sobre as opcións de configuración das cookies nos distintos navegadores.
– Internet Explorer: http://windows.microsoft.com/es-es/windows7/how-to-manage-cookies-in-internet-explorer-9
– Google Chrome: http://support.google.com/chrome/bin/answer.py?hl=es&answer=95647
– Firefox: http://support.mozilla.org/es/kb/habilitar-y-deshabilitar-cookies-que-los-sitios-we
– Safari: http://support.apple.com/kb/ph5042
Glaucoma is the second leading cause of blindness globally. Early detection and treatment can prevent its progression to avoid total blindness. This book discusses and reviews current approaches for detection and examines new approaches for diagnosing glaucoma using CAD system. Computer-Aided Glaucoma Diagnosis System, Chapter 1 provides a brief introduction of the disease and current methodology used to diagnose it today. Chapter 2 presents a review of the medical background of the disease, followed by a theoretical and mathematical background used in fundus image processing. Chapter 3 is a literature review about segmentation and feature extraction. Chapter 4 describes the formulation of the proposed methodology. In Chapter 5, the results of optic disc and optic cup segmentation algorithm are presented, the feature extraction and selection method, experimental results and performance evaluations of the classifier are given. Chapter 6 presents the conclusions and discussion of the future potential for the diagnostic system. This book is intended for biomedical engineers, computer science students, ophthalmologists and radiologists looking to develop a reliable automated computer-aided diagnosis system (CAD) for detecting glaucoma and improve diagnosis of the disease.Key FeaturesDiscusses a reliable automated computer-aided diagnosis system (CAD) for detecting glaucoma and presents an algorithm that detects optic disc and optic cup Assists ophthalmologists and researchers to test a new diagnostic method that reduces the effort and time of the doctors and cost to the patients Discusses techniques to reduce human error and minimize the miss detection rate and facilitate early diagnosis and treatment Presents algorithms to detect cup and disc color, shape features and RNFL texture featuresDr. Arwa Ahmed Gasm Elseid is an assistant professor, Department of Biomedical Engineering, Sudan University of Science and Technology, Khartoum, Sudan. Dr. Alnazier Osman Mohammed Hamza is professor of Medical Imaging, College of Engineering, Sudan University of Sciences and Technology, Khartoum, Sudan.?