A deep learning approach for keratoconus detection using spatio-temporal features from corneal imaging.

AUT. KORESP.ARKADIUSZ SYTA, AUT.TOMASZ CHORĄGIEWICZ, JAKUB GĘCA, KARPIŃSKI ROBERT, DOMINIKA WRÓBEL-DUDZIŃSKA, ARKADIUSZ PODKOWIŃSKI, MARCIN MACIEJEWSKI, DARIUSZ GŁUCHOWSKI, KATARZYNA E. JONAK, ROBERT REJDAK, KAMIL JONAK.

Opis bibliograficzny

A deep learning approach for keratoconus detection using spatio-temporal features from corneal imaging. [AUT. KORESP.] ARKADIUSZ SYTA, [AUT.] TOMASZ CHORĄGIEWICZ, JAKUB GĘCA, KARPIŃSKI ROBERT, DOMINIKA WRÓBEL-DUDZIŃSKA, ARKADIUSZ PODKOWIŃSKI, MARCIN MACIEJEWSKI, DARIUSZ GŁUCHOWSKI, KATARZYNA E. JONAK, ROBERT REJDAK, KAMIL JONAK. Sci. Rep. [online] 2026 s. 1-32, bibliogr. poz. 52, [przeglądany 13 czerwca 2026]. Dostępny w: https://www.nature.com/articles/s41598-026-56383-y. DOI: 10.1038/s41598-026-56383-y
Skopiowane!
Kliknij opis aby skopiować do schowka

Szczegóły publikacji

Źródło:
Scientific Reports [online] 2026, s. 1-32, bibliogr. poz. 52.
Rok:2026
Język:angielski
Charakter formalny:Artykuł w czasopiśmie
Typ MNiSW/MEiN:Praca Oryginalna

Open Access

Tryb dostępu:otwarte czasopismoWersja tekstu:ostateczna wersja opublikowanaLicencja: Creative Commons - Uznanie Autorstwa (CC-BY) Czas udostępnienia:w momencie opublikowania

Linki zewnętrzne

DOI
10.1038/s41598-026-56383-y
Strona WWW
https://www.nature.com/articles/s41598-…

Identyfikatory

BPP ID: (27, 104812) wydawnictwo ciągłe #104812

Metryki

140,00
Punkty MNiSW/MEiN
4,900
Impact Factor
Q1
SCOPUS
0
Punktacja wewnętrzna

Eksport cytowania

Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.

Skopiowane!

Informacje dodatkowe

Rekord utworzony:13 czerwca 2026 12:59
Ostatnia aktualizacja:3 lipca 2026 14:30