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Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda6th Joint International Workshops, CVII-STENT 2017 and Second International Workshop, LABELS 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 10–14, 2017, Proceedings / Cardoso, M. Jorge ; Arbel, Tal ; Lee, Su-Lin ; Cheplygina, Veronika ; Balocco, Simone ; Mateus, Diana ; Zahnd, Guillaume ; Maier-Hein, Lena ; Demirci, Stefanie ; Granger, Eric ; Duong, Luc ; Carbonneau, Marc-André ; Albarqouni, Shadi ; Carneiro, Gustavo
TÃtulo : 6th Joint International Workshops, CVII-STENT 2017 and Second International Workshop, LABELS 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 10–14, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Lee, Su-Lin, ; Cheplygina, Veronika, ; Balocco, Simone, ; Mateus, Diana, ; Zahnd, Guillaume, ; Maier-Hein, Lena, ; Demirci, Stefanie, ; Granger, Eric, ; Duong, Luc, ; Carbonneau, Marc-André, ; Albarqouni, Shadi, ; Carneiro, Gustavo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XVI, 166 p. 73 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67534-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador IngenierÃa Informática y Redes Informática de la Salud Red informática IngenierÃa Informática Inteligencia artificial Informática Médica Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 6º Taller Internacional Conjunto sobre Computación y Visualización para Imágenes Intravasculares y Colocación de Stents Asistidos por Computadora, CVII-STENT 2017, y el Segundo Taller Internacional sobre Anotación a Gran Escala de Datos Biomédicos y SÃntesis de Etiquetas Expertas, LABELS 2017 , celebrada junto con la 20.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 6 artÃculos completos presentados en CVII-STENT 2017 y los 11 artÃculos completos presentados en LABELS 2017 fueron cuidadosamente revisadas y seleccionadas. Los artÃculos CVII-STENT presentan lo último en imágenes, tratamiento e intervención asistida por computadora en el campo de las intervenciones endovasculares. Los artÃculos de LABELS presentan una variedad de enfoques para abordar pocas etiquetas, desde el aprendizaje por transferencia hasta el crowdsourcing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 6th Joint International Workshops, CVII-STENT 2017 and Second International Workshop, LABELS 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 10–14, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Lee, Su-Lin, ; Cheplygina, Veronika, ; Balocco, Simone, ; Mateus, Diana, ; Zahnd, Guillaume, ; Maier-Hein, Lena, ; Demirci, Stefanie, ; Granger, Eric, ; Duong, Luc, ; Carbonneau, Marc-André, ; Albarqouni, Shadi, ; Carneiro, Gustavo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVI, 166 p. 73 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-67534-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador IngenierÃa Informática y Redes Informática de la Salud Red informática IngenierÃa Informática Inteligencia artificial Informática Médica Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 6º Taller Internacional Conjunto sobre Computación y Visualización para Imágenes Intravasculares y Colocación de Stents Asistidos por Computadora, CVII-STENT 2017, y el Segundo Taller Internacional sobre Anotación a Gran Escala de Datos Biomédicos y SÃntesis de Etiquetas Expertas, LABELS 2017 , celebrada junto con la 20.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 6 artÃculos completos presentados en CVII-STENT 2017 y los 11 artÃculos completos presentados en LABELS 2017 fueron cuidadosamente revisadas y seleccionadas. Los artÃculos CVII-STENT presentan lo último en imágenes, tratamiento e intervención asistida por computadora en el campo de las intervenciones endovasculares. Los artÃculos de LABELS presentan una variedad de enfoques para abordar pocas etiquetas, desde el aprendizaje por transferencia hasta el crowdsourcing. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting and Large-Scale Annotation of Biomedical Data and Expert Label Synthesis : 7th Joint International Workshop, CVII-STENT 2018 and Third International Workshop, LABELS 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Balocco, Simone, ; Sznitman, Raphael, ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Duong, Luc, ; Zahnd, Guillaume, ; Demirci, Stefanie, ; Albarqouni, Shadi, ; Lee, Su-Lin, ; Moriconi, Stefano, ; Cheplygina, Veronika, ; Mateus, Diana, ; Trucco, Emanuele, ; Granger, Eric, ; Jannin, Pierre, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVII, 202 p. 111 ilustraciones, 65 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01364-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática Médica Visión por computador IngenierÃa Informática y Redes Inteligencia artificial Informática de la Salud Red informática IngenierÃa Informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 7.º Taller internacional conjunto sobre computación y visualización para imágenes intravasculares y colocación de stents asistida por computadora, CVII-STENT 2018, y el Tercer taller internacional sobre anotación a gran escala de datos biomédicos y sÃntesis experta de etiquetas, LABELS 2018, celebrados conjuntamente con la 21.ª Conferencia internacional sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 9 artÃculos completos presentados en CVII-STENT 2017 y los 12 artÃculos completos presentados en LABELS 2017 fueron revisados ​​y seleccionados cuidadosamente. Los artÃculos de CVII-STENT presentan el estado del arte en imágenes, tratamiento e intervención asistida por computadora en el campo de las intervenciones endovasculares. Los artÃculos de LABELS presentan una variedad de enfoques para abordar pocas etiquetas, desde el aprendizaje por transferencia hasta el crowdsourcing. Nota de contenido: Blood-flow estimation in the hepatic arteries based on 3D/2D angiography registration -- Automated quantification of blood flow velocity from time-resolved CT angiography -- Multiple device segmentation for fluoroscopic imaging using multi-task learning -- Segmentation of the Aorta Using Active Contours with Histogram-Based Descriptors -- Layer Separation in X-ray Angiograms for Vessel Enhancement with Fully Convolutional Network -- Generation of a HER2 breast cancer gold-standard using supervised learning from multiple experts -- Deep Learning-based Detection and Segmentation for BVS Struts in IVOCT Images -- Towards Automatic Measurement of Type B Aortic Dissection Parameters -- Prediction of FFR from IVUS Images using Machine Learning -- Deep Learning Retinal Vessel Segmentation From a Single Annotated Example: An Application of Cyclic Generative Adversarial Neural Networks -- An Efficient and Comprehensive Labeling Tool for Large-scale Annotation of Fundus Images -- Crowd disagreement about medical images is informative -- Imperfect Segmentation Labels: How Much Do They Matter? -- Crowdsourcing annotation of surgical instruments in videos of cataract surgery -- Four-dimensional ASL MR angiography phantoms with noise learned by neural styling -- Feature learning based on visual similarity triplets in medical image analysis: A case study of emphysema in chest CT scans -- Capsule Networks against Medical Imaging Data Challenges -- Fully Automatic Segmentation of Coronary Arteries based on Deep Neural Network in Intravascular Ultrasound Images -- Weakly-Supervised Learning for Tool Localization in Laparoscopic Videos -- Radiology Objects in COntext (ROCO) -- Improving out-of-sample prediction of quality of MRIQC. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting and Large-Scale Annotation of Biomedical Data and Expert Label Synthesis : 7th Joint International Workshop, CVII-STENT 2018 and Third International Workshop, LABELS 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Balocco, Simone, ; Sznitman, Raphael, ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Duong, Luc, ; Zahnd, Guillaume, ; Demirci, Stefanie, ; Albarqouni, Shadi, ; Lee, Su-Lin, ; Moriconi, Stefano, ; Cheplygina, Veronika, ; Mateus, Diana, ; Trucco, Emanuele, ; Granger, Eric, ; Jannin, Pierre, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVII, 202 p. 111 ilustraciones, 65 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-01364-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Informática Médica Visión por computador IngenierÃa Informática y Redes Inteligencia artificial Informática de la Salud Red informática IngenierÃa Informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 7.º Taller internacional conjunto sobre computación y visualización para imágenes intravasculares y colocación de stents asistida por computadora, CVII-STENT 2018, y el Tercer taller internacional sobre anotación a gran escala de datos biomédicos y sÃntesis experta de etiquetas, LABELS 2018, celebrados conjuntamente con la 21.ª Conferencia internacional sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 9 artÃculos completos presentados en CVII-STENT 2017 y los 12 artÃculos completos presentados en LABELS 2017 fueron revisados ​​y seleccionados cuidadosamente. Los artÃculos de CVII-STENT presentan el estado del arte en imágenes, tratamiento e intervención asistida por computadora en el campo de las intervenciones endovasculares. Los artÃculos de LABELS presentan una variedad de enfoques para abordar pocas etiquetas, desde el aprendizaje por transferencia hasta el crowdsourcing. Nota de contenido: Blood-flow estimation in the hepatic arteries based on 3D/2D angiography registration -- Automated quantification of blood flow velocity from time-resolved CT angiography -- Multiple device segmentation for fluoroscopic imaging using multi-task learning -- Segmentation of the Aorta Using Active Contours with Histogram-Based Descriptors -- Layer Separation in X-ray Angiograms for Vessel Enhancement with Fully Convolutional Network -- Generation of a HER2 breast cancer gold-standard using supervised learning from multiple experts -- Deep Learning-based Detection and Segmentation for BVS Struts in IVOCT Images -- Towards Automatic Measurement of Type B Aortic Dissection Parameters -- Prediction of FFR from IVUS Images using Machine Learning -- Deep Learning Retinal Vessel Segmentation From a Single Annotated Example: An Application of Cyclic Generative Adversarial Neural Networks -- An Efficient and Comprehensive Labeling Tool for Large-scale Annotation of Fundus Images -- Crowd disagreement about medical images is informative -- Imperfect Segmentation Labels: How Much Do They Matter? -- Crowdsourcing annotation of surgical instruments in videos of cataract surgery -- Four-dimensional ASL MR angiography phantoms with noise learned by neural styling -- Feature learning based on visual similarity triplets in medical image analysis: A case study of emphysema in chest CT scans -- Capsule Networks against Medical Imaging Data Challenges -- Fully Automatic Segmentation of Coronary Arteries based on Deep Neural Network in Intravascular Ultrasound Images -- Weakly-Supervised Learning for Tool Localization in Laparoscopic Videos -- Radiology Objects in COntext (ROCO) -- Improving out-of-sample prediction of quality of MRIQC. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Machine Learning and Medical Engineering for Cardiovascular Health and Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting : First International Workshop, MLMECH 2019, and 8th Joint International Workshop, CVII-STENT 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liao, Hongen, ; Balocco, Simone, ; Wang, Guijin, ; Zhang, Feng, ; Liu, Yongpan, ; Ding, Zijian, ; Duong, Luc, ; Phellan, Renzo, ; Zahnd, Guillaume, ; Breininger, Katharina, ; Albarqouni, Shadi, ; Moriconi, Stefano, ; Lee, Su-Lin, ; Demirci, Stefanie, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 212 p. 83 ilustraciones, 68 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-33327-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático e IngenierÃa Médica para la Atención Médica Cardiovasvular, MLMECH 2019, y los Talleres Internacionales Conjuntos sobre Computación y Visualización para Imágenes Intravasculares y Colocación de Stents Asistidos por Computadora, CVII-STENT 2019, celebrados en conjunto con MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Para MLMECH 2019, se aceptaron para publicación 16 artÃculos de un total de 21 presentaciones. Se centran en técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos de ECG en el diagnóstico de enfermedades cardÃacas. CVII-STENT 2019 aceptó las 8 presentaciones para su publicación. Contienen investigaciones tecnológicas y cientÃficas sobre procedimientos endovasculares. . Nota de contenido: Proceedings of the Machine Learning and Medical Engineering for Cardiovascular Health, MLMECH 2019 -- Arrhythmia Classification with Attention-Based ResBiLSTM-Net -- A Multi-Label Learning Method to detect Arrhythmia Based on -- An Ensemble Neural Network for Multi-label Classification of Electrocardiogram -- Automatic Diagnosis with 12-lead ECG Signals -- Diagnosing Cardiac Abnormalities from 12-Lead Electrocardiograms Using Enhanced Deep Convolutional Neural Networks -- Transfer Learning for Electrocardiogram Classification under Small Dataset -- Multi-label classification of abnormalities in 12-lead ECG using 1D CNN and LSTM -- An Approach to Predict Multiple Cardiac Diseases -- A 12-lead ECG Arrhythmia Classification Method Based on 1D Densely Connected CNN -- Automatic Multi-label Classification in 12-lead ECGs Using Neural Networks and Characteristic Points -- Automatic Detection of ECG Abnormalities by using an Ensemble of Deep Residual Networks with Attention -- Deep Learning toImprove Heart Disease Risk Prediction -- LabelECG: A Web-based Tool for Distributed Electrocardiogram Annotation -- Particle Swarm Optimization for Great Enhancement in Semi-Supervised Retinal Vessel Segmentation with Generative Adversarial Networks -- Attention-Guided Decoder in Dilated Residual Network for Accurate Aortic Valve Segmentation in 3D CT Scans -- ARVBNet: Real-time Detection of Anatomical Structures in Fetal Ultrasound Cardiac Four-chamber Planes -- Proceedings of the Computing and Visualization for Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting, CVII-STENT 2019 -- The Effect of Labeling Duration and Temporal Resolution on Arterial Transit Time Estimation Accuracy in 4D ASL MRA Datasets - a Flow Phantom Study -- Towards Quantifying Neurovascular Resilience -- Random 2.5D U-net for Fully 3D Segmentation -- Abdominal aortic aneurysm segmentation using convolutional neural networks trained with images generated with a synthetic shape model -- Tracking of intracavitary instrument markers in coronary angiography images -- Healthy Vessel Wall Detection Using U-Net in Optical Coherence Tomography -- Advanced Multi-objective Design Analysis to Identify Ideal Stent Design -- Simultaneous Intracranial Artery Tracing and Segmentation from Magnetic Resonance Angiography by Joint Optimization from Multiplanar Reformation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning and Medical Engineering for Cardiovascular Health and Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting : First International Workshop, MLMECH 2019, and 8th Joint International Workshop, CVII-STENT 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Liao, Hongen, ; Balocco, Simone, ; Wang, Guijin, ; Zhang, Feng, ; Liu, Yongpan, ; Ding, Zijian, ; Duong, Luc, ; Phellan, Renzo, ; Zahnd, Guillaume, ; Breininger, Katharina, ; Albarqouni, Shadi, ; Moriconi, Stefano, ; Lee, Su-Lin, ; Demirci, Stefanie, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVII, 212 p. 83 ilustraciones, 68 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-33327-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático e IngenierÃa Médica para la Atención Médica Cardiovasvular, MLMECH 2019, y los Talleres Internacionales Conjuntos sobre Computación y Visualización para Imágenes Intravasculares y Colocación de Stents Asistidos por Computadora, CVII-STENT 2019, celebrados en conjunto con MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Para MLMECH 2019, se aceptaron para publicación 16 artÃculos de un total de 21 presentaciones. Se centran en técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos de ECG en el diagnóstico de enfermedades cardÃacas. CVII-STENT 2019 aceptó las 8 presentaciones para su publicación. Contienen investigaciones tecnológicas y cientÃficas sobre procedimientos endovasculares. . Nota de contenido: Proceedings of the Machine Learning and Medical Engineering for Cardiovascular Health, MLMECH 2019 -- Arrhythmia Classification with Attention-Based ResBiLSTM-Net -- A Multi-Label Learning Method to detect Arrhythmia Based on -- An Ensemble Neural Network for Multi-label Classification of Electrocardiogram -- Automatic Diagnosis with 12-lead ECG Signals -- Diagnosing Cardiac Abnormalities from 12-Lead Electrocardiograms Using Enhanced Deep Convolutional Neural Networks -- Transfer Learning for Electrocardiogram Classification under Small Dataset -- Multi-label classification of abnormalities in 12-lead ECG using 1D CNN and LSTM -- An Approach to Predict Multiple Cardiac Diseases -- A 12-lead ECG Arrhythmia Classification Method Based on 1D Densely Connected CNN -- Automatic Multi-label Classification in 12-lead ECGs Using Neural Networks and Characteristic Points -- Automatic Detection of ECG Abnormalities by using an Ensemble of Deep Residual Networks with Attention -- Deep Learning toImprove Heart Disease Risk Prediction -- LabelECG: A Web-based Tool for Distributed Electrocardiogram Annotation -- Particle Swarm Optimization for Great Enhancement in Semi-Supervised Retinal Vessel Segmentation with Generative Adversarial Networks -- Attention-Guided Decoder in Dilated Residual Network for Accurate Aortic Valve Segmentation in 3D CT Scans -- ARVBNet: Real-time Detection of Anatomical Structures in Fetal Ultrasound Cardiac Four-chamber Planes -- Proceedings of the Computing and Visualization for Intravascular Imaging and Computer Assisted Stenting, CVII-STENT 2019 -- The Effect of Labeling Duration and Temporal Resolution on Arterial Transit Time Estimation Accuracy in 4D ASL MRA Datasets - a Flow Phantom Study -- Towards Quantifying Neurovascular Resilience -- Random 2.5D U-net for Fully 3D Segmentation -- Abdominal aortic aneurysm segmentation using convolutional neural networks trained with images generated with a synthetic shape model -- Tracking of intracavitary instrument markers in coronary angiography images -- Healthy Vessel Wall Detection Using U-Net in Optical Coherence Tomography -- Advanced Multi-objective Design Analysis to Identify Ideal Stent Design -- Simultaneous Intracranial Artery Tracing and Segmentation from Magnetic Resonance Angiography by Joint Optimization from Multiplanar Reformation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
