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Altmetrics

Grant support

This work was supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness through project DPI2016-77869. The Titan V used for this research was donated by the NVIDIA Corporation.

Análisis de autorías institucional

Paya-Bosch, ElenaAutor o CoautorGarcía, GabrielAutor o CoautorColomer, AdrianAutor o CoautorNaranjo, ValeryAutor o Coautor

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Conferencia Publicada

Prostate Gland Segmentation in Histology Images via Residual and Multi-resolution U-NET

Publicado en:Lecture Notes In Computer Science. 12489 1-8 - 2020-01-01 12489(), DOI: 10.1007/978-3-030-62362-3_1

Autores: Silva-Rodriguez, Julio; Paya-Bosch, Elena; Garcia, Gabriel; Colomer, Adrian; Naranjo, Valery

Afiliaciones

Univ Politecn Valencia, Inst Res & Innovat Bioengn, Valencia, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, Inst Transport & Terr, Valencia, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Prostate cancer is one of the most prevalent cancers worldwide. One of the key factors in reducing its mortality is based on early detection. The computer-aided diagnosis systems for this task are based on the glandular structural analysis in histology images. Hence, accurate gland detection and segmentation is crucial for a successful prediction. The methodological basis of this work is a prostate gland segmentation based on U-Net convolutional neural network architectures modified with residual and multi-resolution blocks, trained using data augmentation techniques. The residual configuration outperforms in the test subset the previous state-of-the-art approaches in an image-level comparison, reaching an average Dice Index of 0.77.

Palabras clave

Computer aided analysisComputer aided diagnosisComputer aided diagnosis systemsConvolutional neural networksData augmentationDice indicesDiseasesGland segmentationHistologyHistology imagesImage segmentationNetwork architectureProstate cancerProstate cancersProstate glandsResiduaResidualState-of-the-art approachU-netUrology

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Lecture Notes In Computer Science, Q3 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en , le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

2025-06-13:

  • WoS: 2
  • Scopus: 8
  • OpenCitations: 7

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-06-13:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 6.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 6 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 2.25.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 4 (Altmetric).

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Silva-Rodríguez, Julio) y Último Autor (Naranjo Ornedo, Valeriana).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Silva-Rodríguez, Julio.