Hernández M.L.
15
Coauthors
4
Documentos
Volumen de publicaciones por año
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| Año de publicación | Num. Publicaciones |
|---|---|
| 2019 | 1 |
| 2020 | 3 |
Publicaciones por áreas de conocimiento
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| Área de conocimiento | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Aprendizaje automático | 3 |
| Laboratorio médico | 2 |
| Algoritmo | 1 |
| Cáncer | 1 |
| Ciencias de la computación | 1 |
Publicaciones por áreas temáticas
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| Área temática | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Farmacología y terapéutica | 2 |
| Programación informática, programas, datos, seguridad | 1 |
| Biblioteconomía y Documentación informatica | 1 |
| Funcionamiento de bibliotecas y archivos | 1 |
| Enfermedades | 1 |
| Medicina y salud | 1 |
| Física aplicada | 1 |
Principales fuentes de datos
| Origen | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Scopus | 4 |
| Google Scholar | 0 |
| RRAAE | 0 |
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Coautores destacados por número de publicaciones
| Coautor | Num. Publicaciones |
|---|---|
| A. E. Castro-Ospina | 4 |
| Díaz G.M. | 4 |
| Areiza-Laverde H.J. | 2 |
| Marín-Castrillón D.M. | 2 |
| Duarte-Salazar C.a. | 1 |
| Osorno-Castillo K. | 1 |
| Rincón J.S. | 1 |
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Top Keywords
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Publicaciones del autor
A novel method for objective selection of information sources using multi-kernel SVM and local scaling
ArticleAbstract: Advancement on computer and sensing technologies has generated exponential growth in the data availaPalabras claves:Machine learning, Multimodality, multiple kernel learning, Source selection, SUPPORT VECTOR MACHINESAutores:A. E. Castro-Ospina, Areiza-Laverde H.J., Díaz G.M., Hernández M.L.Fuentes:scopusCharacterizing ResNet Filters to Identify Positive and Negative Findings in Breast MRI Sequences
Conference ObjectAbstract: Training of deep learning models requires large and properly labeled datasets, which make unfeasiblePalabras claves:Breast Cancer, Deep feature selection, multiple kernel learning, ResNet, Transfer learningAutores:A. E. Castro-Ospina, Díaz G.M., Hernández M.L., Marín-Castrillón D.M., Osorno-Castillo K.Fuentes:scopusBreast Lesion Discrimination Using Saliency Features from MRI Sequences and MKL-Based Classification
Conference ObjectAbstract: Breast MRI interpretation requires that radiologists examine several images, depending on the acquisPalabras claves:Breast MRI, GBVS, Machine learning, MKL, Visual saliencyAutores:A. E. Castro-Ospina, Areiza-Laverde H.J., Díaz G.M., Duarte-Salazar C.a., Hernández M.L.Fuentes:scopusFusion of 3D Radiomic Features from Multiparametric Magnetic Resonance Images for Breast Cancer Risk Classification
Conference ObjectAbstract: Radiomics imaging technology refers to the computation of a large number of quantitative features toPalabras claves:Breast Cancer, Fusion strategies, MRI sequences, RadiomicsAutores:A. E. Castro-Ospina, Díaz G.M., Hernández M.L., Marín-Castrillón D.M., Rincón J.S.Fuentes:scopus