Optimizing CNN architecture for quality control of corneal confocal microscopy images using a genetic algorithm
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Proceedings of the 15th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2023)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Zugehörige Forschungsdaten
Reihe / Serie
Lecture Notes in Networks and Systems
Reihennummer
1245
Jahrgang / Band
2
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
46-58
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Springer
Verlagsort / Veranstaltungsort
Cham
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
15th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2023)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-3-031-81082-4
978-3-031-81083-1
978-3-031-81083-1
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
peer-reviewed
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
Gachnang - Bönhof, B., Hanne, T., Dornberger, R., Gachnang, P., & Bönhof, G. J. (2025). Optimizing CNN architecture for quality control of corneal confocal microscopy images using a genetic algorithm. In K. Ma, A. Abraham, & A. Bajaj (Eds.), Proceedings of the 15th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2023) (Vol. 2, pp. 46–58). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-81083-1_5