Autor Noble, J. Alison
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Título : 25th Annual Conference, MIUA 2021, Oxford, United Kingdom, July 12–14, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Papież, Bartłomiej W., ; Yaqub, Mohammad, ; Jiao, Jianbo, ; Namburete, Ana I. L., ; Noble, J. Alison, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XV, 561 p. 238 ilustraciones, 207 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-80432-9 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 Aprendizaje automático Ciencias sociales Bioinformática Sistemas de reconocimiento de patrones Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Computadoras y Educación Biología Computacional y de Sistemas Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 25.ª Conferencia sobre comprensión y análisis de imágenes médicas, MIUA 2021, celebrada en julio de 2021. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se celebró de forma virtual. Los 32 artículos completos y 8 artículos breves presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 77 presentaciones. Se organizaron según las siguientes secciones temáticas: detección de biomarcadores; registro y reconstrucción de imágenes; Segmentación de imagen; modelos generativos, simulación y modelización biomédica; clasificación; mejora de imágenes, evaluación de calidad y privacidad de datos; radiómica, modelos predictivos e imágenes cuantitativas. Nota de contenido: Biomarker detection -- Image registration, and reconstruction -- Image Segmentation -- Generative models, biomedical simulation and modelling -- Classification -- Image enhancement, quality assessment, and data privacy -- Radiomics, predictive models, and quantitative imaging. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 25th Annual Conference, MIUA 2021, Oxford, United Kingdom, July 12–14, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Papież, Bartłomiej W., ; Yaqub, Mohammad, ; Jiao, Jianbo, ; Namburete, Ana I. L., ; Noble, J. Alison, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XV, 561 p. 238 ilustraciones, 207 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-80432-9
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Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Ciencias sociales Bioinformática Sistemas de reconocimiento de patrones Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Computadoras y Educación Biología Computacional y de Sistemas Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 25.ª Conferencia sobre comprensión y análisis de imágenes médicas, MIUA 2021, celebrada en julio de 2021. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se celebró de forma virtual. Los 32 artículos completos y 8 artículos breves presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 77 presentaciones. Se organizaron según las siguientes secciones temáticas: detección de biomarcadores; registro y reconstrucción de imágenes; Segmentación de imagen; modelos generativos, simulación y modelización biomédica; clasificación; mejora de imágenes, evaluación de calidad y privacidad de datos; radiómica, modelos predictivos e imágenes cuantitativas. Nota de contenido: Biomarker detection -- Image registration, and reconstruction -- Image Segmentation -- Generative models, biomedical simulation and modelling -- Classification -- Image enhancement, quality assessment, and data privacy -- Radiomics, predictive models, and quantitative imaging. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Medical Image Understanding and Analysis : 24th Annual Conference, MIUA 2020, Oxford, UK, July 15-17, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Papież, Bartłomiej W., ; Namburete, Ana I. L., ; Yaqub, Mohammad, ; Noble, J. Alison, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIV, 448 p. 199 ilustraciones, 171 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-52791-4 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 Aprendizaje automático Software de la aplicacion Sistemas de reconocimiento de patrones Red de computadoras Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Reconocimiento de patrones automatizado Redes de comunicación informática Computadoras y Educación Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 24.ª Conferencia sobre comprensión y análisis de imágenes médicas, MIUA 2020, celebrada en julio de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se celebró de forma virtual. Los 29 artículos completos y 5 artículos breves presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 70 presentaciones. Se organizaron según las siguientes secciones temáticas: segmentación de imágenes; registro, reconstrucción y mejora de imágenes; radiómica, modelos predictivos y biomarcadores de imágenes cuantitativos; análisis de imágenes oculares; Simulación y modelización biomédica. Nota de contenido: Image Segmentation -- Image Registration, Reconstruction and Enhancement -- Radiomics, Predictive Models, and Quantitative Imaging Biomarkers -- Ocular Imaging Analysis -- Biomedical Simulation and Modelling. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Medical Image Understanding and Analysis : 24th Annual Conference, MIUA 2020, Oxford, UK, July 15-17, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Papież, Bartłomiej W., ; Namburete, Ana I. L., ; Yaqub, Mohammad, ; Noble, J. Alison, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 448 p. 199 ilustraciones, 171 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-52791-4
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Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Software de la aplicacion Sistemas de reconocimiento de patrones Red de computadoras Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Reconocimiento de patrones automatizado Redes de comunicación informática Computadoras y Educación Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 24.ª Conferencia sobre comprensión y análisis de imágenes médicas, MIUA 2020, celebrada en julio de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se celebró de forma virtual. Los 29 artículos completos y 5 artículos breves presentados fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 70 presentaciones. Se organizaron según las siguientes secciones temáticas: segmentación de imágenes; registro, reconstrucción y mejora de imágenes; radiómica, modelos predictivos y biomarcadores de imágenes cuantitativos; análisis de imágenes oculares; Simulación y modelización biomédica. Nota de contenido: Image Segmentation -- Image Registration, Reconstruction and Enhancement -- Radiomics, Predictive Models, and Quantitative Imaging Biomarkers -- Ocular Imaging Analysis -- Biomedical Simulation and Modelling. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Medical Ultrasound, and Preterm, Perinatal and Paediatric Image Analysis : First International Workshop, ASMUS 2020, and 5th International Workshop, PIPPI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4-8, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hu, Yipeng, ; Licandro, Roxane, ; Noble, J. Alison, ; Hutter, Jana, ; Aylward, Stephen, ; Melbourne, Andrew, ; Abaci Turk, Esra, ; Torrents Barrena, Jordina, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIV, 345 p. 188 ilustraciones, 116 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60334-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Ciencias sociales Red de computadoras Software de la aplicacion Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Computadoras y Educación Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Índice Dewey: 6 Resumen: Este libro constituye las actas del Primer Taller Internacional sobre Avances en la Simplificación del UltraSound Médico, ASMUS 2020, y el 5to Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Perinatales, Prematuros y Pediátricas, PIPPI 2020, celebrado junto con MICCAI 2020, la 23a Conferencia Internacional sobre Medicina. Computación de la Imagen e Intervención Asistida por Computadora. La conferencia estaba prevista para realizarse en Lima, Perú, pero cambió a un evento en línea debido a la pandemia de coronavirus. Para ASMUS 2020, se aceptaron 19 contribuciones de 26 presentaciones; Las 14 contribuciones del taller de PIPPI fueron cuidadosamente revisadas y seleccionadas entre 21 presentaciones. Los artículos se organizaron en secciones temáticas denominadas: diagnóstico y medición; segmentación, subtítulos y mejora; localización y orientación; robótica y evaluación de habilidades, y PIPPI 2020. Nota de contenido: Remote Intelligent Assisted Diagnosis System for Hepatic Echinococcosis -- Calibrated Bayesian neural networks to estimate gestational age and its uncertainty on fetal brain ultrasound images -- Automatic Optic Nerve Sheath Measurement in Point-of-Care Ultrasound -- Deep Learning for Automatic Spleen Length Measurement in Sickle Cell Disease Patients -- Cross-Device Cross-Anatomy Adaptation Network for Ultrasound Video Analysis -- Guidewire Segmentation in 4D Ultrasound Sequences Using Recurrent Fully Convolutional Networks -- Embedding Weighted Feature Aggregation Network with Domain Knowledge Integration for Breast Ultrasound Image Segmentation -- A Curriculum Learning Based Approach to Captioning Ultrasound Images -- Deep Image Translation for Enhancing Simulated Ultrasound Images -- Localizing 2D Ultrasound Probe from Ultrasound Image Sequences Using Deep Learning for Volume Reconstruction -- Augmented Reality-Based Lung Ultrasound Scanning Guidance -- Multimodality Biomedical Image Registration using Free Point Transformer Networks -- Label Efficient Localization of Fetal Brain Biometry Planes In Ultrasound Through Metric Learning -- Automatic C-plane detection in pelvic oor transperineal volumetric ultrasound -- Unsupervised Cross-domain Image Classification by Distance Metric Guided Feature Alignment -- Dual-Robotic Ultrasound System for In Vivo Prostate Tomography -- IoT-based Remote Control Study of a Robotic Trans-esophageal Ultrasound Probe via LAN and 5G -- Differentiating Operator Skill during Routine Fetal Ultrasound Scanning using Probe Motion Tracking -- Kinematics Data Representations for Skills Assessment in Ultrasound-Guided Needle Insertion -- 3D Fetal Pose Estimation with Adaptive Variance and Conditional Generative Adversarial Network -- Atlas-based segmentation of the human embryo using deep learning with minimal supervision -- Deformable Slice-to-Volume Registration for Reconstruction of Quantitative T2* Placental and Fetal MRI -- A Smartphone-based System for Real-time Early Childhood Caries Diagnosis -- Automated Detection of Congenital Heart Disease in Fetal Ultrasound Screening -- Harmonised segmentation of neonatal brain MRI: a domain adaptation approach -- A multi-task approach using positional information for ultrasound placenta segmentation -- Spontaneous preterm birth prediction using convolutional neural networks -- Multi-Modal Perceptual Adversarial Learning for Longitudinal Prediction of Infant MR Images -- Efficient multi-class fetal brain segmentation in high resolution MRI reconstructions with noisy labels -- Deep Learning Spatial Compounding from Multiple Fetal Head Ultrasound Acquisitions -- Brain volume and neuropsychological differences in extremely preterm adolescents -- Automatic Detection of Neonatal Brain Injury on MRI -- Unbiased atlas construction for neonatal cortical surfaces via unsupervised learning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Medical Ultrasound, and Preterm, Perinatal and Paediatric Image Analysis : First International Workshop, ASMUS 2020, and 5th International Workshop, PIPPI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4-8, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Hu, Yipeng, ; Licandro, Roxane, ; Noble, J. Alison, ; Hutter, Jana, ; Aylward, Stephen, ; Melbourne, Andrew, ; Abaci Turk, Esra, ; Torrents Barrena, Jordina, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 345 p. 188 ilustraciones, 116 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-60334-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Ciencias sociales Red de computadoras Software de la aplicacion Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Computadoras y Educación Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Índice Dewey: 6 Resumen: Este libro constituye las actas del Primer Taller Internacional sobre Avances en la Simplificación del UltraSound Médico, ASMUS 2020, y el 5to Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Perinatales, Prematuros y Pediátricas, PIPPI 2020, celebrado junto con MICCAI 2020, la 23a Conferencia Internacional sobre Medicina. Computación de la Imagen e Intervención Asistida por Computadora. La conferencia estaba prevista para realizarse en Lima, Perú, pero cambió a un evento en línea debido a la pandemia de coronavirus. Para ASMUS 2020, se aceptaron 19 contribuciones de 26 presentaciones; Las 14 contribuciones del taller de PIPPI fueron cuidadosamente revisadas y seleccionadas entre 21 presentaciones. Los artículos se organizaron en secciones temáticas denominadas: diagnóstico y medición; segmentación, subtítulos y mejora; localización y orientación; robótica y evaluación de habilidades, y PIPPI 2020. Nota de contenido: Remote Intelligent Assisted Diagnosis System for Hepatic Echinococcosis -- Calibrated Bayesian neural networks to estimate gestational age and its uncertainty on fetal brain ultrasound images -- Automatic Optic Nerve Sheath Measurement in Point-of-Care Ultrasound -- Deep Learning for Automatic Spleen Length Measurement in Sickle Cell Disease Patients -- Cross-Device Cross-Anatomy Adaptation Network for Ultrasound Video Analysis -- Guidewire Segmentation in 4D Ultrasound Sequences Using Recurrent Fully Convolutional Networks -- Embedding Weighted Feature Aggregation Network with Domain Knowledge Integration for Breast Ultrasound Image Segmentation -- A Curriculum Learning Based Approach to Captioning Ultrasound Images -- Deep Image Translation for Enhancing Simulated Ultrasound Images -- Localizing 2D Ultrasound Probe from Ultrasound Image Sequences Using Deep Learning for Volume Reconstruction -- Augmented Reality-Based Lung Ultrasound Scanning Guidance -- Multimodality Biomedical Image Registration using Free Point Transformer Networks -- Label Efficient Localization of Fetal Brain Biometry Planes In Ultrasound Through Metric Learning -- Automatic C-plane detection in pelvic oor transperineal volumetric ultrasound -- Unsupervised Cross-domain Image Classification by Distance Metric Guided Feature Alignment -- Dual-Robotic Ultrasound System for In Vivo Prostate Tomography -- IoT-based Remote Control Study of a Robotic Trans-esophageal Ultrasound Probe via LAN and 5G -- Differentiating Operator Skill during Routine Fetal Ultrasound Scanning using Probe Motion Tracking -- Kinematics Data Representations for Skills Assessment in Ultrasound-Guided Needle Insertion -- 3D Fetal Pose Estimation with Adaptive Variance and Conditional Generative Adversarial Network -- Atlas-based segmentation of the human embryo using deep learning with minimal supervision -- Deformable Slice-to-Volume Registration for Reconstruction of Quantitative T2* Placental and Fetal MRI -- A Smartphone-based System for Real-time Early Childhood Caries Diagnosis -- Automated Detection of Congenital Heart Disease in Fetal Ultrasound Screening -- Harmonised segmentation of neonatal brain MRI: a domain adaptation approach -- A multi-task approach using positional information for ultrasound placenta segmentation -- Spontaneous preterm birth prediction using convolutional neural networks -- Multi-Modal Perceptual Adversarial Learning for Longitudinal Prediction of Infant MR Images -- Efficient multi-class fetal brain segmentation in high resolution MRI reconstructions with noisy labels -- Deep Learning Spatial Compounding from Multiple Fetal Head Ultrasound Acquisitions -- Brain volume and neuropsychological differences in extremely preterm adolescents -- Automatic Detection of Neonatal Brain Injury on MRI -- Unbiased atlas construction for neonatal cortical surfaces via unsupervised learning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Simplifying Medical Ultrasound : Second International Workshop, ASMUS 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Noble, J. Alison, ; Aylward, Stephen, ; Grimwood, Alexander, ; Min, Zhe, ; Lee, Su-Lin, ; Hu, Yipeng, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIII, 230 p. 77 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-87583-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Inteligencia artificial Bioinformática Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 6 Resumen: Este libro constituye las actas del Segundo Taller Internacional sobre Avances en la Simplificación de la Ultrasonografía Médica, ASMUS 2021, celebrado el 27 de septiembre de 2021, junto con MICCAI 2021, la 24.ª Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora. La conferencia estaba prevista para celebrarse en Estrasburgo, Francia, pero se cambió a un evento en línea debido a la pandemia de coronavirus. Los 22 artículos presentados en este libro fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 30 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas de la siguiente manera: segmentación y detección; registro, guía y robótica; clasificación y síntesis de imágenes; y evaluación de la calidad e imágenes cuantitativas. Nota de contenido: Automatic ultrasound vessel segmentation with deep spatiotemporal context learning -- Multimodal continual learning with sonographer eye-tracking in fetal ultrasound -- Development and evaluation of intraoperative ultrasound segmentation with negative image frames and multiple observer labels -- Automatic tomographic ultrasound imaging sequence extraction of the anal sphincter -- Lung Ultrasound Segmentation and Adaptation between COVID-19 and Community-Acquired Pneumonia -- An Efficient Tracker for Thyroid Nodule Detection and Tracking during Ultrasound Scanning -- TransBridge: A lightweight transformer for left ventricle segmentation in echocardiography -- Adversarial Affine Registration for Real-time Intraoperative Registration of 3-D US-US for Brain Shift Correction -- Robust ultrasound-to-ultrasound registration for intra-operative brain shift correction with a Siamese neural network -- Pose Estimation of 2D Ultrasound Probe from Ultrasound Image Sequences Using CNN and RNN -- Evaluation of low-cost hardware alternatives for 3D freehand ultrasound reconstruction in image-guided neurosurgery -- Application potential of robot-guided ultrasound during CT-guided interventions -- Towards Scale and Position Invariant Task Classification using Normalised Visual Scanpaths in Clinical Fetal Ultrasound -- Efficient Echocardiogram View Classification with Sampling-Free Uncertainty Estimation -- Contrastive Learning for View Classification of Echocardiograms -- Imaging Biomarker Knowledge Transfer for Attention-based Diagnosis of COVID-19 in Lung Ultrasound Videos -- Endoscopic ultrasound image synthesis using a cycle-consistent adversarial network -- Realistic Ultrasound Image Synthesis for Improved Classification of Liver Disease -- Adaptable image quality assessment using meta-reinforcement learning of task amenability -- Deep Video Networks for Automatic Assessment of Aortic Stenosis in Echocardiography -- Pruning MobileNetV2 for Efficient Implementation of Minimum Variance Beamforming -- Automatic fetal gestational age estimation from first trimester scans. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Simplifying Medical Ultrasound : Second International Workshop, ASMUS 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Noble, J. Alison, ; Aylward, Stephen, ; Grimwood, Alexander, ; Min, Zhe, ; Lee, Su-Lin, ; Hu, Yipeng, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIII, 230 p. 77 ilustraciones, 64 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-87583-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Inteligencia artificial Bioinformática Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 6 Resumen: Este libro constituye las actas del Segundo Taller Internacional sobre Avances en la Simplificación de la Ultrasonografía Médica, ASMUS 2021, celebrado el 27 de septiembre de 2021, junto con MICCAI 2021, la 24.ª Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora. La conferencia estaba prevista para celebrarse en Estrasburgo, Francia, pero se cambió a un evento en línea debido a la pandemia de coronavirus. Los 22 artículos presentados en este libro fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 30 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas de la siguiente manera: segmentación y detección; registro, guía y robótica; clasificación y síntesis de imágenes; y evaluación de la calidad e imágenes cuantitativas. Nota de contenido: Automatic ultrasound vessel segmentation with deep spatiotemporal context learning -- Multimodal continual learning with sonographer eye-tracking in fetal ultrasound -- Development and evaluation of intraoperative ultrasound segmentation with negative image frames and multiple observer labels -- Automatic tomographic ultrasound imaging sequence extraction of the anal sphincter -- Lung Ultrasound Segmentation and Adaptation between COVID-19 and Community-Acquired Pneumonia -- An Efficient Tracker for Thyroid Nodule Detection and Tracking during Ultrasound Scanning -- TransBridge: A lightweight transformer for left ventricle segmentation in echocardiography -- Adversarial Affine Registration for Real-time Intraoperative Registration of 3-D US-US for Brain Shift Correction -- Robust ultrasound-to-ultrasound registration for intra-operative brain shift correction with a Siamese neural network -- Pose Estimation of 2D Ultrasound Probe from Ultrasound Image Sequences Using CNN and RNN -- Evaluation of low-cost hardware alternatives for 3D freehand ultrasound reconstruction in image-guided neurosurgery -- Application potential of robot-guided ultrasound during CT-guided interventions -- Towards Scale and Position Invariant Task Classification using Normalised Visual Scanpaths in Clinical Fetal Ultrasound -- Efficient Echocardiogram View Classification with Sampling-Free Uncertainty Estimation -- Contrastive Learning for View Classification of Echocardiograms -- Imaging Biomarker Knowledge Transfer for Attention-based Diagnosis of COVID-19 in Lung Ultrasound Videos -- Endoscopic ultrasound image synthesis using a cycle-consistent adversarial network -- Realistic Ultrasound Image Synthesis for Improved Classification of Liver Disease -- Adaptable image quality assessment using meta-reinforcement learning of task amenability -- Deep Video Networks for Automatic Assessment of Aortic Stenosis in Echocardiography -- Pruning MobileNetV2 for Efficient Implementation of Minimum Variance Beamforming -- Automatic fetal gestational age estimation from first trimester scans. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
