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Política de Privacidad
Puedes consultar los datos del Responsable del tratamiento, las finalidades del tratamiento, las bases legitimadoras, el plazo de conservación, etc. en nuestra página de "Política de Privacidad".
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Las cookies que utilizamos en nuestro sitio web, se suelen clasificar en tres categorías distintas.
Clasificación según entidad que la gestiona
Según la entidad que las gestione distinguiremos entre cookies propias y de terceros.
Cookies propias
Las cookies propias son las implementadas por el propietario de la web, como pueden ser las cookies de sesión y personalización.
Cookies de terceros
Las cookies de terceros, son creadas por una empresa externa, como suelen ser las cookies de análisis, por ejemplo las de Google Analytics.
Clasificación según la duración
Si las clasificamos por el tiempo que permanecen en el equipo con el que se accede a la web (Ordenador, Smartphone, Tablet, etc.), podremos distinguir entre cookies de sesión y cookies persistentes.
Cookies de sesión
Las cookies de sesión, solo existen mientras se tiene la página web abierta en el navegador, se suelen usar para almacenar información necesaria para la prestación del servicio, como puede ser el nombre de usuario o la lista de la cesta de la compra.
Cookies persistentes
Las cookies persistentes, permanecen en el equipo una vez cerrada la página web.
Como ejemplo de cookies de tipo persistente, es la cookie que almacena la respuesta al mensaje de cookies, la cual se usa para evitar que se muestre el mensaje de cookies cada vez que el usuario abre la web.
Clasificación según el tipo de información que almacenan
Según el tipo de información que gestionan podemos clasificarlas en cookies de análisis, cookies técnicas y cookies de personalización.
Cookies de Análisis
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, con la finalidad de mejorar la web, así como los productos y servicios ofertados.
Cookies Técnicas
Este tipo de cookies permiten al usuario la navegación a través de una página web y la utilización de las diferentes opciones o servicios que en ella existen como, por ejemplo, identificar la sesión, acceder a partes de acceso restringido, o la gestión de la cesta de la compra.
Estas cookies son las únicas que no se pueden desactivar, ya que consideramos que son imprescindibles para el correcto funcionamiento del sitio web.
Cookies de Personalización
Son aquéllas que permiten adaptar la navegación en nuestra página web a tus preferencias, como pueden ser Idioma, navegador utilizado, etc.
Listado de cookies
A continuación se muestra una tabla con las cookies que utiliza nuestra página web.
| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
| _gat | Terceros | 1 minuto | Se usa para limitar el porcentaje de solicitudes. | Google Analytics |
| _ga | Terceros | 2 años | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceros | 24 horas | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cuando se cierra la web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
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Las cookies empleadas en esta página web, son utilizadas por el responsable legal de esta página web y por los siguientes servicios o proveedores de servicios:
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Configuración de privacidad mediante mensaje de cookies
Puedes configurar los tipos de cookies que deseas permitir en nuestro sitio web desde el mensaje de cookies.
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Configuración de privacidad en navegadores
A continuación indicamos los pasos para acceder a la configuración de privacidad en los principales navegadores.
Microsoft Internet Explorer: Herramientas -> Opciones de Internet -> Privacidad -> Configuración.
Microsoft Edge: Herramientas -> Configuración -> Privacidad, búsqueda y servicios.
Firefox: Herramientas -> Ajustes -> Privacidad & Seguridad.
Chrome: Herramientas -> Configuración -> Seguridad y privacidad -> Cookies y otros datos de sitios.
Safari: Preferencias -> Seguridad.
Opera: Herramientas -> Privacidad y seguridad.
Debido a que la configuración de cada navegador es distinta y con las nuevas versiones pueden sufrir cambios, recomendamos consultar la información sobre cookies que ofrecen los principales navegadores de internet en su ayuda o en la web de soporte correspondiente.
En los siguientes enlaces podrás encontrar información adicional sobre las opciones de configuración de las cookies en los principales navegadores.
– Internet Explorer: https://support.microsoft.com/es-es/windows/eliminar-y-administrar-cookies-168dab11-0753-043d-7c16-ede5947fc64d
– Microsoft Edge: https://support.microsoft.com/es-es/microsoft-edge/eliminar-las-cookies-en-microsoft-edge-63947406-40ac-c3b8-57b9-2a946a29ae09
– Google Chrome Escritorio: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DDesktop&oco=1
– Google Chrome Android: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DAndroid&oco=1
– Firefox: https://support.mozilla.org/es/kb/cookies-informacion-que-los-sitios-web-guardan-en-
– Safari Escritorio: https://support.apple.com/es-es/guide/safari/sfri11471/mac
– Safari iPhone, iPad o iPod touch: https://support.apple.com/es-es/HT201265
– Opera: https://help.opera.com/en/latest/web-preferences/#cookies
Les taux de guérison du cancer du rein varient en fonction du stade et du grade , il est donc essentiel de disposer de procédures de diagnostic précises pour une détection et un diagnostic précoces. Certaines difficultés liées à la segmentation manuelle ont nécessité l?utilisation de modèles d?apprentissage profond pour aider les cliniciens à reconnaître et à segmenter efficacement le cancer. Le réseau neuronal convolutionnel probabiliste (PCNN), en particulier les réseaux neuronaux convolutionnels, a donné d?excellents résultats dans la classification et la segmentation des images. Dans ce projet, le filtrage des images IRM des reins est effectué à l?aide de l?algorithme Bilateral Anisotropic Diffusion Filter. La technique de prétraitement proposée permet d?obtenir un rapport signal/bruit de crête (PSNR) élevé et une erreur quadratique moyenne (MSE) faible. L?amélioration des images IRM des reins est réalisée à l?aide de l?algorithme EP-CLAHE (Edge Preservation-Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization). L?algorithme EP-CLAHE est utilisé pour améliorer le contraste et la luminosité. La segmentation des images IRM de reins est effectuée à l?aide de l?algorithme IFFCMC (Improved Fast Fuzzy C Means Clustering). L?algorithme IFFCMC est utilisé pour segmenter les pixels du cancer du rein et supprimer les autres pixels de l?image IRM du rein.
