| Título : |
10th International Workshop, ML-CDS 2020, and 9th International Workshop, CLIP 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Drechsler, Klaus, ; Greenspan, Hayit, ; Madabhushi, Anant, ; Karargyris, Alexandros, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; González Ballester, Miguel Ángel, ; Erdt, Marius, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2020 |
| Número de páginas: |
XII, 138 p. 4 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-60946-7 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Inteligencia artificial Visión por computador Ciencias sociales Bioinformática Gestión de base de datos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Biología Computacional y de Sistemas |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 10.º Taller internacional sobre aprendizaje multimodal para el apoyo a las decisiones clínicas, ML-CDS 2020, y el 9.º Taller internacional sobre procedimientos clínicos basados en imágenes, CLIP 2020, celebrado junto con la 23.ª Conferencia internacional sobre medicina. Imagenología e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020. Los talleres se realizaron de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. Los 4 artículos completos presentados en ML-CDS 2020 y los 9 artículos completos presentados en CLIP 2020 fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre numerosas presentaciones a ML-CDS y 10 presentaciones a CLIP. Los artículos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clínicas y la planificación del tratamiento. Los talleres CLIP proporcionan un foro para el trabajo centrado en aplicaciones clínicas específicas, incluidas técnicas y procedimientos basados en imágenes clínicas integrales y otros datos. |
| Nota de contenido: |
CLIP 2020 -- Optimal Targeting Visualizations for Surgical Navigation of Iliosacral Screws -- Prediction of Type II Diabetes Onset with Computed Tomography and Electronic Medical Records -- A Radiomics-based Machine Learning Approach to Assess Collateral Circulation in Stroke on Non-contrast Computed Tomography -- Image-based Subthalamic Nucleus Segmentation for Deep Brain Surgery With Electrophysiology Aided Refinement -- 3D Slicer Craniomaxillofacial Modules Support Patient-specific Decision-making for Personalized Healthcare in Dental Research -- Learning Representations of Endoscopic Videos to Detect Tool Presence Without Supervision -- Single-shot Deep Volumetric Regression for Mobile Medical Augmented Reality -- A Baseline Approach for AutoImplant: the MICCAI 2020 Cranial Implant Design Challenge -- Adversarial Prediction of Radiotherapy Treatment Machine Parameters -- ML-CDS 2020 -- Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data -- Towards Automated Diagnosis with Attentive Multi-Modal Learning Using Electronic Health Records and Chest X-rays -- LUCAS: LUng CAncer Screening with Multimodal Biomarkers -- Automatic Breast Lesion Classification by Joint Neural Analysis of Mammography and Ultrasound. |
| 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 |
10th International Workshop, ML-CDS 2020, and 9th International Workshop, CLIP 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Drechsler, Klaus, ; Greenspan, Hayit, ; Madabhushi, Anant, ; Karargyris, Alexandros, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; González Ballester, Miguel Ángel, ; Erdt, Marius, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XII, 138 p. 4 ilustraciones. ISBN : 978-3-030-60946-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Inteligencia artificial Visión por computador Ciencias sociales Bioinformática Gestión de base de datos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Biología Computacional y de Sistemas |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 10.º Taller internacional sobre aprendizaje multimodal para el apoyo a las decisiones clínicas, ML-CDS 2020, y el 9.º Taller internacional sobre procedimientos clínicos basados en imágenes, CLIP 2020, celebrado junto con la 23.ª Conferencia internacional sobre medicina. Imagenología e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020. Los talleres se realizaron de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. Los 4 artículos completos presentados en ML-CDS 2020 y los 9 artículos completos presentados en CLIP 2020 fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre numerosas presentaciones a ML-CDS y 10 presentaciones a CLIP. Los artículos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clínicas y la planificación del tratamiento. Los talleres CLIP proporcionan un foro para el trabajo centrado en aplicaciones clínicas específicas, incluidas técnicas y procedimientos basados en imágenes clínicas integrales y otros datos. |
| Nota de contenido: |
CLIP 2020 -- Optimal Targeting Visualizations for Surgical Navigation of Iliosacral Screws -- Prediction of Type II Diabetes Onset with Computed Tomography and Electronic Medical Records -- A Radiomics-based Machine Learning Approach to Assess Collateral Circulation in Stroke on Non-contrast Computed Tomography -- Image-based Subthalamic Nucleus Segmentation for Deep Brain Surgery With Electrophysiology Aided Refinement -- 3D Slicer Craniomaxillofacial Modules Support Patient-specific Decision-making for Personalized Healthcare in Dental Research -- Learning Representations of Endoscopic Videos to Detect Tool Presence Without Supervision -- Single-shot Deep Volumetric Regression for Mobile Medical Augmented Reality -- A Baseline Approach for AutoImplant: the MICCAI 2020 Cranial Implant Design Challenge -- Adversarial Prediction of Radiotherapy Treatment Machine Parameters -- ML-CDS 2020 -- Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data -- Towards Automated Diagnosis with Attentive Multi-Modal Learning Using Electronic Health Records and Chest X-rays -- LUCAS: LUng CAncer Screening with Multimodal Biomarkers -- Automatic Breast Lesion Classification by Joint Neural Analysis of Mammography and Ultrasound. |
| 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 |
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