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Autor Wiest, Roland |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaInterpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clinical Decision Support / Suzuki, Kenji ; Reyes, Mauricio ; Syeda-Mahmood, Tanveer ; Konukoglu, Ender ; Glocker, Ben ; Wiest, Roland ; Gur, Yaniv ; Greenspan, Hayit ; Madabhushi, Anant
TÃtulo : Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clinical Decision Support : Second International Workshop, iMIMIC 2019, and 9th International Workshop, ML-CDS 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Suzuki, Kenji, ; Reyes, Mauricio, ; Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Konukoglu, Ender, ; Glocker, Ben, ; Wiest, Roland, ; Gur, Yaniv, ; Greenspan, Hayit, ; Madabhushi, Anant, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVI, 93 p. 40 ilustraciones, 35 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-33850-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial Informática de la Salud Lenguajes formales y teorÃa de los autómatas Visión por computador TeorÃa de las máquinas Informática Médica Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Segundo Taller Internacional sobre Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial en Computación de Imágenes Médicas, iMIMIC 2019, y el 9º Taller Internacional sobre Aprendizaje Multimodal para el Apoyo a la Decisión ClÃnica, ML-CDS 2019, celebrado en conjunto con el 22º Taller Internacional Conferencia sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 7 artÃculos completos presentados en iMIMIC 2019 y los 3 artÃculos completos presentados en ML-CDS 2019 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 10 presentaciones para iMIMIC y numerosas presentaciones a ML-CDS. Los artÃculos de iMIMIC se centran en presentar los desafÃos y oportunidades relacionados con el tema de la interpretabilidad de los sistemas de aprendizaje automático en el contexto de las imágenes médicas y la intervención asistida por computadora. Los artÃculos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clÃnicas y la planificación del tratamiento. . Nota de contenido: Second International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing (iMIMIC 2019) -- Testing the robustness of attribution methods for convolutional neural networks in MRI-based Alzheimer's disease classification -- UBS: A Dimension-Agnostic Metric for Concept Vector Interpretability Applied to Radiomics -- Generation of Multimodal Justification Using Visual Word Constraint Model for Explainable Computer-Aided Diagnosis -- Incorporating Task-Specific Structural Knowledge into CNNs for Brain Midline Shift Detection -- Guideline-based Additive Explanation for Computer-Aided Diagnosis of Lung Nodules -- Deep neural network or dermatologist? -- Towards Interpretability of Segmentation Networks by analyzing DeepDreams -- 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support (ML-CDS 2019) -- Towards Automatic Diagnosis from Multi-modal Medical Data -- Deep Learning based Multi-Modal Registration for Retinal Imaging.-Automated Enriched Medical Concept Generation for Chest X-ray Images. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the Second International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2019, and the 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support, ML-CDS 2019, held in conjunction with the 22nd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. The 7 full papers presented at iMIMIC 2019 and the 3 full papers presented at ML-CDS 2019 were carefully reviewed and selected from 10 submissions to iMIMIC and numerous submissions to ML-CDS. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. The ML-CDS papers discuss machine learning on multimodal data sets for clinical decision support and treatment planning. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clinical Decision Support : Second International Workshop, iMIMIC 2019, and 9th International Workshop, ML-CDS 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Suzuki, Kenji, ; Reyes, Mauricio, ; Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Konukoglu, Ender, ; Glocker, Ben, ; Wiest, Roland, ; Gur, Yaniv, ; Greenspan, Hayit, ; Madabhushi, Anant, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVI, 93 p. 40 ilustraciones, 35 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-33850-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia artificial Informática de la Salud Lenguajes formales y teorÃa de los autómatas Visión por computador TeorÃa de las máquinas Informática Médica Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Segundo Taller Internacional sobre Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial en Computación de Imágenes Médicas, iMIMIC 2019, y el 9º Taller Internacional sobre Aprendizaje Multimodal para el Apoyo a la Decisión ClÃnica, ML-CDS 2019, celebrado en conjunto con el 22º Taller Internacional Conferencia sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 7 artÃculos completos presentados en iMIMIC 2019 y los 3 artÃculos completos presentados en ML-CDS 2019 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 10 presentaciones para iMIMIC y numerosas presentaciones a ML-CDS. Los artÃculos de iMIMIC se centran en presentar los desafÃos y oportunidades relacionados con el tema de la interpretabilidad de los sistemas de aprendizaje automático en el contexto de las imágenes médicas y la intervención asistida por computadora. Los artÃculos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clÃnicas y la planificación del tratamiento. . Nota de contenido: Second International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing (iMIMIC 2019) -- Testing the robustness of attribution methods for convolutional neural networks in MRI-based Alzheimer's disease classification -- UBS: A Dimension-Agnostic Metric for Concept Vector Interpretability Applied to Radiomics -- Generation of Multimodal Justification Using Visual Word Constraint Model for Explainable Computer-Aided Diagnosis -- Incorporating Task-Specific Structural Knowledge into CNNs for Brain Midline Shift Detection -- Guideline-based Additive Explanation for Computer-Aided Diagnosis of Lung Nodules -- Deep neural network or dermatologist? -- Towards Interpretability of Segmentation Networks by analyzing DeepDreams -- 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support (ML-CDS 2019) -- Towards Automatic Diagnosis from Multi-modal Medical Data -- Deep Learning based Multi-Modal Registration for Retinal Imaging.-Automated Enriched Medical Concept Generation for Chest X-ray Images. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the Second International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2019, and the 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support, ML-CDS 2019, held in conjunction with the 22nd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. The 7 full papers presented at iMIMIC 2019 and the 3 full papers presented at ML-CDS 2019 were carefully reviewed and selected from 10 submissions to iMIMIC and numerous submissions to ML-CDS. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. The ML-CDS papers discuss machine learning on multimodal data sets for clinical decision support and treatment planning. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Molecular Imaging, Reconstruction and Analysis of Moving Body Organs, and Stroke Imaging and Treatment : Fifth International Workshop, CMMI 2017, Second International Workshop, RAMBO 2017, and First International Workshop, SWITCH 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 14, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Gao, Fei, ; Kainz, Bernhard, ; van Walsum, Theo, ; Shi, Kuangyu, ; Bhatia, Kanwal K., ; Peter, Roman, ; Vercauteren, Tom, ; Reyes, Mauricio, ; Dalca, Adrian, ; Wiest, Roland, ; Niessen, Wiro, ; Emmer, Bart J., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XV, 186 p. 74 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67564-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Visión por computador Sistemas de reconocimiento de patrones Inteligencia artificial Informática Médica Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Reconocimiento de patrones automatizado Informática de la Salud Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Taller internacional sobre métodos computacionales para imágenes moleculares, CMMI 2017, el Taller internacional sobre reconstrucción y análisis de órganos del cuerpo en movimiento, RAMBO 2017, y el Taller internacional sobre accidentes cerebrovasculares: desafÃos de imágenes y tratamiento, SWITCH 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 5 artÃculos completos presentados en FIFI 2017, los 9 artÃculos completos presentados en RAMBO 2017, y los 4 artÃculos completos presentados en SWITCH 2017 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de CMMI cubren diversas áreas, desde la sÃntesis de imágenes hasta el análisis de datos y desde el diagnóstico clÃnico hasta la individualización de la terapia, utilizando modalidades de imágenes moleculares PET, SPECT, PET/CT, SPECT/CT y PET/MR. Los artÃculos de RAMBO presentan investigaciones tanto del mundo académico como de la industria. Están organizados en las categorÃas "registro y seguimiento" y "reconstrucción de imágenes y recuperación de información", mientras que las áreas de aplicación incluyen imágenes cardÃacas, pulmonares, abdominales, fetales y renales. Los artÃculos de SWITCH se centran en biomarcadores de imágenes cuantitativos para accidentes cerebrovasculares basados ​​en CT(A). Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the International Workshop on Computational Methods for Molecular Imaging, CMMI 2017, the International Workshop on Reconstruction and Analysis of Moving Body Organs, RAMBO 2017, and the International Stroke Workshop: Imaging and Treatment Challenges, SWITCH 2017, held in conjunction with the 20th International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2017, in Québec City, QC, Canada, in September 2017. The 5 full papers presented at FIFI 2017, the 9 full papers presented at RAMBO 2017, and the 4 full papers presented at SWITCH 2017 were carefully reviewed and selected. The CMMI papers cover various areas from image synthesis to data analysis and from clinical diagnosis to therapy individualization, using molecular imaging modalities PET, SPECT, PET/CT, SPECT/CT, and PET/MR. The RAMBO papers present research from both academia and industry, They are organized into the categories "registration and tracking" and "image reconstruction and information retrieval" while application areas include cardiac, pulmonal, abdominal, fetal, and renal imaging. The SWITCH papers focus on CT(A)-based quantitative imaging biomarkers for stroke. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Molecular Imaging, Reconstruction and Analysis of Moving Body Organs, and Stroke Imaging and Treatment : Fifth International Workshop, CMMI 2017, Second International Workshop, RAMBO 2017, and First International Workshop, SWITCH 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 14, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Gao, Fei, ; Kainz, Bernhard, ; van Walsum, Theo, ; Shi, Kuangyu, ; Bhatia, Kanwal K., ; Peter, Roman, ; Vercauteren, Tom, ; Reyes, Mauricio, ; Dalca, Adrian, ; Wiest, Roland, ; Niessen, Wiro, ; Emmer, Bart J., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 186 p. 74 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-67564-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Visión por computador Sistemas de reconocimiento de patrones Inteligencia artificial Informática Médica Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Reconocimiento de patrones automatizado Informática de la Salud Almacenamiento y recuperación de información Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Taller internacional sobre métodos computacionales para imágenes moleculares, CMMI 2017, el Taller internacional sobre reconstrucción y análisis de órganos del cuerpo en movimiento, RAMBO 2017, y el Taller internacional sobre accidentes cerebrovasculares: desafÃos de imágenes y tratamiento, SWITCH 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 5 artÃculos completos presentados en FIFI 2017, los 9 artÃculos completos presentados en RAMBO 2017, y los 4 artÃculos completos presentados en SWITCH 2017 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de CMMI cubren diversas áreas, desde la sÃntesis de imágenes hasta el análisis de datos y desde el diagnóstico clÃnico hasta la individualización de la terapia, utilizando modalidades de imágenes moleculares PET, SPECT, PET/CT, SPECT/CT y PET/MR. Los artÃculos de RAMBO presentan investigaciones tanto del mundo académico como de la industria. Están organizados en las categorÃas "registro y seguimiento" y "reconstrucción de imágenes y recuperación de información", mientras que las áreas de aplicación incluyen imágenes cardÃacas, pulmonares, abdominales, fetales y renales. Los artÃculos de SWITCH se centran en biomarcadores de imágenes cuantitativos para accidentes cerebrovasculares basados ​​en CT(A). Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the International Workshop on Computational Methods for Molecular Imaging, CMMI 2017, the International Workshop on Reconstruction and Analysis of Moving Body Organs, RAMBO 2017, and the International Stroke Workshop: Imaging and Treatment Challenges, SWITCH 2017, held in conjunction with the 20th International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2017, in Québec City, QC, Canada, in September 2017. The 5 full papers presented at FIFI 2017, the 9 full papers presented at RAMBO 2017, and the 4 full papers presented at SWITCH 2017 were carefully reviewed and selected. The CMMI papers cover various areas from image synthesis to data analysis and from clinical diagnosis to therapy individualization, using molecular imaging modalities PET, SPECT, PET/CT, SPECT/CT, and PET/MR. The RAMBO papers present research from both academia and industry, They are organized into the categories "registration and tracking" and "image reconstruction and information retrieval" while application areas include cardiac, pulmonal, abdominal, fetal, and renal imaging. The SWITCH papers focus on CT(A)-based quantitative imaging biomarkers for stroke. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
