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Autor Sermesant, Maxime |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaStatistical Atlases and Computational Models of the Heart. ACDC and MMWHS Challenges / Pop, Mihaela ; Sermesant, Maxime ; Jodoin, Pierre-Marc ; Lalande, Alain ; Zhuang, Xiahai ; Yang, Guang ; Young, Alistair ; Bernard, Olivier
TÃtulo : Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. ACDC and MMWHS Challenges : 8th International Workshop, STACOM 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Quebec City, Canada, September 10-14, 2017, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pop, Mihaela, ; Sermesant, Maxime, ; Jodoin, Pierre-Marc, ; Lalande, Alain, ; Zhuang, Xiahai, ; Yang, Guang, ; Young, Alistair, ; Bernard, Olivier, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 260 p. 94 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-75541-0 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 Inteligencia artificial Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente arbitradas, del 8º Taller Internacional sobre Atlas EstadÃsticos y Modelos Computacionales del Corazón: DesafÃos ACDC y MMWHS 2017, celebrado junto con MICCAI 2017, en Quebec, Canadá, en septiembre de 2017. Los 27 revisados Los documentos completos del taller fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 35 presentaciones. Los artÃculos cubren una amplia gama de temas: imágenes computacionales y modelado del corazón, asà como atlas cardÃacos estadÃsticos. Los temas del taller incluyeron: imágenes cardÃacas y procesamiento de imágenes, construcción de atlas, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes, fisiologÃa computacional cardÃaca, personalización de modelos, análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos para datos y resultados, análisis funcionales y estructurales integrados. , asà como la aplicabilidad clÃnica y preclÃnica de estos métodos. Además de las contribuciones periódicas, los esfuerzos adicionales del taller de STACOM también se centraron en dos desafÃos: ACDC y MM-WHS. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 8th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: ACDC and MMWHS Challenges 2017, held in conjunction with MICCAI 2017, in Quebec, Canada, in September 2017. The 27 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 35 submissions. The papers cover a wide range of topics computational imaging and modelling of the heart, as well as statistical cardiac atlases. The topics of the workshop included: cardiac imaging and image processing, atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods. Besides regular contributing papers, additional efforts of STACOM workshop were also focused on two challenges: ACDC and MM-WHS. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. ACDC and MMWHS Challenges : 8th International Workshop, STACOM 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Quebec City, Canada, September 10-14, 2017, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Pop, Mihaela, ; Sermesant, Maxime, ; Jodoin, Pierre-Marc, ; Lalande, Alain, ; Zhuang, Xiahai, ; Yang, Guang, ; Young, Alistair, ; Bernard, Olivier, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIII, 260 p. 94 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-75541-0
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 Inteligencia artificial Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente arbitradas, del 8º Taller Internacional sobre Atlas EstadÃsticos y Modelos Computacionales del Corazón: DesafÃos ACDC y MMWHS 2017, celebrado junto con MICCAI 2017, en Quebec, Canadá, en septiembre de 2017. Los 27 revisados Los documentos completos del taller fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 35 presentaciones. Los artÃculos cubren una amplia gama de temas: imágenes computacionales y modelado del corazón, asà como atlas cardÃacos estadÃsticos. Los temas del taller incluyeron: imágenes cardÃacas y procesamiento de imágenes, construcción de atlas, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes, fisiologÃa computacional cardÃaca, personalización de modelos, análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos para datos y resultados, análisis funcionales y estructurales integrados. , asà como la aplicabilidad clÃnica y preclÃnica de estos métodos. Además de las contribuciones periódicas, los esfuerzos adicionales del taller de STACOM también se centraron en dos desafÃos: ACDC y MM-WHS. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 8th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: ACDC and MMWHS Challenges 2017, held in conjunction with MICCAI 2017, in Quebec, Canada, in September 2017. The 27 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 35 submissions. The papers cover a wide range of topics computational imaging and modelling of the heart, as well as statistical cardiac atlases. The topics of the workshop included: cardiac imaging and image processing, atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods. Besides regular contributing papers, additional efforts of STACOM workshop were also focused on two challenges: ACDC and MM-WHS. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges : 9th International Workshop, STACOM 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pop, Mihaela, ; Sermesant, Maxime, ; Zhao, Jichao, ; Li, Shuo, ; McLeod, Kristin, ; Young, Alistair, ; Rhode, Kawal, ; Mansi, Tommaso, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIV, 487 p. 216 ilustraciones, 192 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-12029-0 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 Inteligencia artificial Red de computadoras Procesamiento de datos Redes de comunicación informática MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente arbitradas, del 9.º Taller internacional sobre atlas estadÃsticos y modelos computacionales del corazón: segmentación auricular y desafÃos de cuantificación del VI, STACOM 2018, celebrado junto con MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 52 documentos completos revisados ​​del taller fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 60 presentaciones. Los temas del taller incluyeron: imágenes cardÃacas y procesamiento de imágenes, aprendizaje automático aplicado a las imágenes cardÃacas y análisis de imágenes, construcción de atlas, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes, fisiologÃa computacional cardÃaca, personalización de modelos, análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos. para datos y resultados, análisis funcionales y estructurales integrados, asà como la aplicabilidad preclÃnica y clÃnica de estos métodos. Nota de contenido: Cardiac imaging and image processing -- Machine learning applied to cardiac imaging and image analysis -- Atlas construction -- Statistical modelling of cardiac function across different patient populations -- Cardiac computational physiology -- Model customization -- Atlas based functional analysis -- Ontological schemata for data and results -- Integrated functional and structural analyses -- Pre-clinical and clinical applicability of these methods. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 9th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges, STACOM 2018, held in conjunction with MICCAI 2018, in Granada, Spain, in September 2018. The 52 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 60 submissions. The topics of the workshop included: cardiac imaging and image processing, machine learning applied to cardiac imaging and image analysis, atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges : 9th International Workshop, STACOM 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Pop, Mihaela, ; Sermesant, Maxime, ; Zhao, Jichao, ; Li, Shuo, ; McLeod, Kristin, ; Young, Alistair, ; Rhode, Kawal, ; Mansi, Tommaso, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIV, 487 p. 216 ilustraciones, 192 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-12029-0
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Red de computadoras Procesamiento de datos Redes de comunicación informática MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente arbitradas, del 9.º Taller internacional sobre atlas estadÃsticos y modelos computacionales del corazón: segmentación auricular y desafÃos de cuantificación del VI, STACOM 2018, celebrado junto con MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 52 documentos completos revisados ​​del taller fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 60 presentaciones. Los temas del taller incluyeron: imágenes cardÃacas y procesamiento de imágenes, aprendizaje automático aplicado a las imágenes cardÃacas y análisis de imágenes, construcción de atlas, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes, fisiologÃa computacional cardÃaca, personalización de modelos, análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos. para datos y resultados, análisis funcionales y estructurales integrados, asà como la aplicabilidad preclÃnica y clÃnica de estos métodos. Nota de contenido: Cardiac imaging and image processing -- Machine learning applied to cardiac imaging and image analysis -- Atlas construction -- Statistical modelling of cardiac function across different patient populations -- Cardiac computational physiology -- Model customization -- Atlas based functional analysis -- Ontological schemata for data and results -- Integrated functional and structural analyses -- Pre-clinical and clinical applicability of these methods. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 9th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges, STACOM 2018, held in conjunction with MICCAI 2018, in Granada, Spain, in September 2018. The 52 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 60 submissions. The topics of the workshop included: cardiac imaging and image processing, machine learning applied to cardiac imaging and image analysis, atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Imaging and Modelling Challenges : 7th International Workshop, STACOM 2016, Held in Conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 17, 2016, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mansi, Tommaso, ; McLeod, Kristin, ; Pop, Mihaela, ; Rhode, Kawal, ; Sermesant, Maxime, ; Young, Alistair, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XI, 230 p. 108 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-52718-5 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 Informática Médica Simulación por ordenador Informática Estadistica matematica Sistemas de reconocimiento de patrones CardiologÃa Informática de la Salud Modelado por computadora Probabilidad y EstadÃstica en Informática Reconocimiento de patrones automatizado Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente arbitradas, del Séptimo Taller Internacional sobre Atlas EstadÃsticos y Modelos Computacionales del Corazón: DesafÃos de ImagenologÃa y Modelado. Séptimo Taller Internacional, STACOM 2016, celebrado en conjunto con MICCAI 2016, Atenas, Grecia, 17 de octubre de 2016, ArtÃculos seleccionados revisados ​​Los 24 artÃculos completos revisados ​​del taller fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 32 presentaciones. Los artÃculos cubren una amplia gama de temas como el procesamiento de imágenes cardÃacas; construcción de atlas, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes; mapeo cardÃaco, fisiologÃa computacional cardÃaca; personalización del modelo; modelado basado en imágenes y procedimientos intervencionistas guiados por imágenes; análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos para datos y resultados; análisis integrados funcionales y estructurales; Aplicabilidad preclÃnica y clÃnica de los métodos descritos. Nota de contenido: Function across different patient populations -- Cardiac mapping -- Cardiac computational physiology -- Model customization -- Image-based modelling and image-guided interventional procedures -- Atlas based functional analysis.-Ontological schemata for data and results -- Integrated functional and structural analyses -- Pre-clinical and clinical applicability of the methods described. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 7th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: Imaging and Modelling Challenges. 7th International Workshop, STACOM 2016, Held in conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 17, 2016, Revised Selected papers The 24 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 32 submissions. The papers cover a wide range of topics such as cardiac image processing; atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations; cardiac mapping, cardiac computational physiology; model customization; image-based modelling and image-guided interventional procedures; atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results; integrated functional and structural analyses; pre-clinical and clinical applicability of the methods described. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Imaging and Modelling Challenges : 7th International Workshop, STACOM 2016, Held in Conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 17, 2016, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Mansi, Tommaso, ; McLeod, Kristin, ; Pop, Mihaela, ; Rhode, Kawal, ; Sermesant, Maxime, ; Young, Alistair, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XI, 230 p. 108 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-52718-5
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 Informática Médica Simulación por ordenador Informática Estadistica matematica Sistemas de reconocimiento de patrones CardiologÃa Informática de la Salud Modelado por computadora Probabilidad y EstadÃstica en Informática Reconocimiento de patrones automatizado Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente arbitradas, del Séptimo Taller Internacional sobre Atlas EstadÃsticos y Modelos Computacionales del Corazón: DesafÃos de ImagenologÃa y Modelado. Séptimo Taller Internacional, STACOM 2016, celebrado en conjunto con MICCAI 2016, Atenas, Grecia, 17 de octubre de 2016, ArtÃculos seleccionados revisados ​​Los 24 artÃculos completos revisados ​​del taller fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 32 presentaciones. Los artÃculos cubren una amplia gama de temas como el procesamiento de imágenes cardÃacas; construcción de atlas, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes; mapeo cardÃaco, fisiologÃa computacional cardÃaca; personalización del modelo; modelado basado en imágenes y procedimientos intervencionistas guiados por imágenes; análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos para datos y resultados; análisis integrados funcionales y estructurales; Aplicabilidad preclÃnica y clÃnica de los métodos descritos. Nota de contenido: Function across different patient populations -- Cardiac mapping -- Cardiac computational physiology -- Model customization -- Image-based modelling and image-guided interventional procedures -- Atlas based functional analysis.-Ontological schemata for data and results -- Integrated functional and structural analyses -- Pre-clinical and clinical applicability of the methods described. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 7th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: Imaging and Modelling Challenges. 7th International Workshop, STACOM 2016, Held in conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 17, 2016, Revised Selected papers The 24 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 32 submissions. The papers cover a wide range of topics such as cardiac image processing; atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations; cardiac mapping, cardiac computational physiology; model customization; image-based modelling and image-guided interventional procedures; atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results; integrated functional and structural analyses; pre-clinical and clinical applicability of the methods described. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. M&Ms and EMIDEC Challenges : 11th International Workshop, STACOM 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Puyol Anton, Esther, ; Pop, Mihaela, ; Sermesant, Maxime, ; Campello, Victor, ; Lalande, Alain, ; Lekadir, Karim, ; Suinesiaputra, Avan, ; Camara, Oscar, ; Young, Alistair, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XV, 417 p. 176 ilustraciones, 165 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-68107-4 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 Aprendizaje automático Sistemas de reconocimiento de patrones Ciencias sociales Reconocimiento de patrones automatizado Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas del 11.° Taller internacional sobre atlas estadÃsticos y modelos computacionales del corazón, STACOM 2020, asà como dos desafÃos: M&Ms: el desafÃo de segmentación multicéntrico, multiproveedor y multienfermedad, y EMIDEC: Automático. Evaluación del infarto de miocardio mediante resonancia magnética cardÃaca con realce tardÃo. Los 43 artÃculos completos incluidos en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 70 presentaciones. Se ocupan de imágenes cardÃacas y procesamiento de imágenes, aprendizaje automático aplicado a imágenes cardÃacas y análisis de imágenes, construcción de atlas, inteligencia artificial, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes, fisiologÃa computacional cardÃaca, personalización de modelos, análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos para datos y resultados, análisis funcionales y estructurales integrados, asà como la aplicabilidad clÃnica y preclÃnica de estos métodos. . Nota de contenido: Regular papers -- A persistent homology-based topological loss function for multi-class CNN segmentation of cardiac MRI -- Automatic multiplanar CT reformatting from trans-axial into left ventricle short-axis view -- Graph convolutional regression of cardiac depolarization from sparse endocardial maps -- A cartesian grid representation of left atrial appendages for deep learning based estimation of thrombogenic risk predictors -- Measure Anatomical Thickness from Cardiac MRI with Deep Neural Networks -- Modelling Fine-rained Cardiac Motion via Spatio-temporal Graph Convolutional Networks to Boost the Diagnosis of Heart Conditions- Towards mesh-free patient-specific mitral valve modeling -- PIEMAP: Personalized Inverse Eikonal Model from cardiac Electro-Anatomical Maps -- Automatic Detection of Landmarks for Fast Cardiac MR Image Registration -- Quality-aware semi-supervised learning for CMR segmentation -- Estimation of imaging biomarker's progression in post-infarct patients usingcross-sectional data -- PC-U Net: Learning to Jointly Reconstruct and Segment the Cardiac Walls in 3D from CT Data -- Shape constrained CNN for cardiac MR segmentation with simultaneous prediction of shape and pose parameters -- Left atrial ejection fraction estimation using SEGANet for fully automated segmentation of CINE MRI -- Estimation of Cardiac Valve Annuli Motion with Deep Learning -- 4D Flow Magnetic Resonance Imaging for Left Atrial Haemodynamic Characterization and Model Calibration -- Segmentation-free Estimation of Aortic Diameters from MRI Using Deep Learning -- M&Ms challenge -- Histogram Matching Augmentation for Domain Adaptation with Application to Multi-Centre, Multi-Vendor and Multi-Disease Cardiac Image Segmentation -- Disentangled Representations for Domain-generalized Cardiac Segmentation -- A 2-step Deep Learning method with Domain Adaptation for Multi-Centre, Multi-Vendor and Multi-Disease Cardiac Magnetic Resonance Segmentation -- Random Style Transfer based Domain Generalization Networks Integrating Shape and Spatial Information -- Semi-supervised Cardiac Image Segmentation via Label Propagation and Style Transfer -- Domain-Adversarial Learning for Multi-Centre, Multi-Vendor, and Multi-Disease Cardiac MR Image Segmentation -- Studying Robustness of Segmantic Segmentation under Domain Shift in cardiac MRI -- A deep convolutional neural network approach for the segmentation of cardiac structures from MRI sequences -- Multi-center, Multi-vendor, and Multi-disease Cardiac Image Segmentation Using Scale-Independent Multi-Gate UNET -- Adaptive Preprocessing for Generalization in Cardiac MR Image Segmentation -- Deidentifying MRI data domain by iterative backpropagation -- A generalizable deep-learning approach for cardiac magnetic resonance image segmentation using image augmentation and attention U-Net -- Generalisable Cardiac Structure Segmentation via Attentional and Stacked Image Adaptation -- Style-invariant Cardiac Image Segmentation with Test-time Augmentation -- EMIDEC challenge -- Comparison of a Hybrid Mixture Model and a CNN for the Segmentation of Myocardial Pathologies in Delayed Enhancement MRI -- Cascaded Convolutional Neural Network for Automatic Myocardial Infarction Segmentation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI -- Automatic Myocardial Disease Prediction From Delayed-Enhancement Cardiac MRI and Clinical Information -- SM2N2: A Stacked Architecture for Multimodal Data and its Application to Myocardial Infarction Detection -- A Hybrid Network for Automatic Myocardial Infarction Segmentation in Delayed Enhancement-MRI -- Efficient 3D deep learning for myocardial diseases segmentation -- Deep-learning-based myocardial pathology detection -- Automatic Myocardial Infarction Evaluation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI using Deep Convolutional Networks -- Uncertainty-based Segmentation of Myocardial Infarction Areas on Cardiac MR images -- Anatomy Prior Based U-net for Pathology Segmentation with Attention -- Automatic Scar Segmentation from DE-MRI Using 2D Dilated UNet with Rotation-based Augmentation -- Classification of pathological cases of myocardial infarction using Convolutional Neural Network and Random Forest. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the proceedings of the 11th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart, STACOM 2020, as well as two challenges: M&Ms - The Multi-Centre, Multi-Vendor, Multi-Disease Segmentation Challenge, and EMIDEC - Automatic Evaluation of Myocardial Infarction from Delayed-Enhancement Cardiac MRI Challenge. The 43 full papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 70 submissions. They deal with cardiac imaging and image processing, machine learning applied to cardiac imaging and image analysis, atlas construction, artificial intelligence, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. M&Ms and EMIDEC Challenges : 11th International Workshop, STACOM 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Puyol Anton, Esther, ; Pop, Mihaela, ; Sermesant, Maxime, ; Campello, Victor, ; Lalande, Alain, ; Lekadir, Karim, ; Suinesiaputra, Avan, ; Camara, Oscar, ; Young, Alistair, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XV, 417 p. 176 ilustraciones, 165 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-68107-4
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 Aprendizaje automático Sistemas de reconocimiento de patrones Ciencias sociales Reconocimiento de patrones automatizado Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas del 11.° Taller internacional sobre atlas estadÃsticos y modelos computacionales del corazón, STACOM 2020, asà como dos desafÃos: M&Ms: el desafÃo de segmentación multicéntrico, multiproveedor y multienfermedad, y EMIDEC: Automático. Evaluación del infarto de miocardio mediante resonancia magnética cardÃaca con realce tardÃo. Los 43 artÃculos completos incluidos en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 70 presentaciones. Se ocupan de imágenes cardÃacas y procesamiento de imágenes, aprendizaje automático aplicado a imágenes cardÃacas y análisis de imágenes, construcción de atlas, inteligencia artificial, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes, fisiologÃa computacional cardÃaca, personalización de modelos, análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos para datos y resultados, análisis funcionales y estructurales integrados, asà como la aplicabilidad clÃnica y preclÃnica de estos métodos. . Nota de contenido: Regular papers -- A persistent homology-based topological loss function for multi-class CNN segmentation of cardiac MRI -- Automatic multiplanar CT reformatting from trans-axial into left ventricle short-axis view -- Graph convolutional regression of cardiac depolarization from sparse endocardial maps -- A cartesian grid representation of left atrial appendages for deep learning based estimation of thrombogenic risk predictors -- Measure Anatomical Thickness from Cardiac MRI with Deep Neural Networks -- Modelling Fine-rained Cardiac Motion via Spatio-temporal Graph Convolutional Networks to Boost the Diagnosis of Heart Conditions- Towards mesh-free patient-specific mitral valve modeling -- PIEMAP: Personalized Inverse Eikonal Model from cardiac Electro-Anatomical Maps -- Automatic Detection of Landmarks for Fast Cardiac MR Image Registration -- Quality-aware semi-supervised learning for CMR segmentation -- Estimation of imaging biomarker's progression in post-infarct patients usingcross-sectional data -- PC-U Net: Learning to Jointly Reconstruct and Segment the Cardiac Walls in 3D from CT Data -- Shape constrained CNN for cardiac MR segmentation with simultaneous prediction of shape and pose parameters -- Left atrial ejection fraction estimation using SEGANet for fully automated segmentation of CINE MRI -- Estimation of Cardiac Valve Annuli Motion with Deep Learning -- 4D Flow Magnetic Resonance Imaging for Left Atrial Haemodynamic Characterization and Model Calibration -- Segmentation-free Estimation of Aortic Diameters from MRI Using Deep Learning -- M&Ms challenge -- Histogram Matching Augmentation for Domain Adaptation with Application to Multi-Centre, Multi-Vendor and Multi-Disease Cardiac Image Segmentation -- Disentangled Representations for Domain-generalized Cardiac Segmentation -- A 2-step Deep Learning method with Domain Adaptation for Multi-Centre, Multi-Vendor and Multi-Disease Cardiac Magnetic Resonance Segmentation -- Random Style Transfer based Domain Generalization Networks Integrating Shape and Spatial Information -- Semi-supervised Cardiac Image Segmentation via Label Propagation and Style Transfer -- Domain-Adversarial Learning for Multi-Centre, Multi-Vendor, and Multi-Disease Cardiac MR Image Segmentation -- Studying Robustness of Segmantic Segmentation under Domain Shift in cardiac MRI -- A deep convolutional neural network approach for the segmentation of cardiac structures from MRI sequences -- Multi-center, Multi-vendor, and Multi-disease Cardiac Image Segmentation Using Scale-Independent Multi-Gate UNET -- Adaptive Preprocessing for Generalization in Cardiac MR Image Segmentation -- Deidentifying MRI data domain by iterative backpropagation -- A generalizable deep-learning approach for cardiac magnetic resonance image segmentation using image augmentation and attention U-Net -- Generalisable Cardiac Structure Segmentation via Attentional and Stacked Image Adaptation -- Style-invariant Cardiac Image Segmentation with Test-time Augmentation -- EMIDEC challenge -- Comparison of a Hybrid Mixture Model and a CNN for the Segmentation of Myocardial Pathologies in Delayed Enhancement MRI -- Cascaded Convolutional Neural Network for Automatic Myocardial Infarction Segmentation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI -- Automatic Myocardial Disease Prediction From Delayed-Enhancement Cardiac MRI and Clinical Information -- SM2N2: A Stacked Architecture for Multimodal Data and its Application to Myocardial Infarction Detection -- A Hybrid Network for Automatic Myocardial Infarction Segmentation in Delayed Enhancement-MRI -- Efficient 3D deep learning for myocardial diseases segmentation -- Deep-learning-based myocardial pathology detection -- Automatic Myocardial Infarction Evaluation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI using Deep Convolutional Networks -- Uncertainty-based Segmentation of Myocardial Infarction Areas on Cardiac MR images -- Anatomy Prior Based U-net for Pathology Segmentation with Attention -- Automatic Scar Segmentation from DE-MRI Using 2D Dilated UNet with Rotation-based Augmentation -- Classification of pathological cases of myocardial infarction using Convolutional Neural Network and Random Forest. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the proceedings of the 11th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart, STACOM 2020, as well as two challenges: M&Ms - The Multi-Centre, Multi-Vendor, Multi-Disease Segmentation Challenge, and EMIDEC - Automatic Evaluation of Myocardial Infarction from Delayed-Enhancement Cardiac MRI Challenge. The 43 full papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 70 submissions. They deal with cardiac imaging and image processing, machine learning applied to cardiac imaging and image analysis, atlas construction, artificial intelligence, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Multi-Sequence CMR Segmentation, CRT-EPiggy and LV Full Quantification Challenges : 10th International Workshop, STACOM 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pop, Mihaela, ; Sermesant, Maxime, ; Camara, Oscar, ; Zhuang, Xiahai, ; Li, Shuo, ; Young, Alistair, ; Mansi, Tommaso, ; Suinesiaputra, Avan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XV, 417 p. 200 ilustraciones, 168 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-39074-7 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 Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Software de la aplicacion Reconocimiento de patrones automatizado Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente arbitradas, del décimo taller internacional sobre atlas estadÃsticos y modelos computacionales del corazón: segmentación auricular y desafÃos de cuantificación del VI, STACOM 2019, celebrado junto con MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 42 documentos completos revisados ​​del taller fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 76 presentaciones. Los temas del taller incluyeron: imágenes cardÃacas y procesamiento de imágenes, aprendizaje automático aplicado a las imágenes cardÃacas y análisis de imágenes, construcción de atlas, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes, fisiologÃa computacional cardÃaca, personalización de modelos, análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos. para datos y resultados, análisis funcionales y estructurales integrados, asà como la aplicabilidad preclÃnica y clÃnica de estos métodos. Nota de contenido: Regular Papers -- Multi-Sequence CMR Segmentation Challenge -- CRT-EPiggy Challenge -- LV Full Quantification Challenge. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 10th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges, STACOM 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. The 42 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 76 submissions. The topics of the workshop included: cardiac imaging and image processing, machine learning applied to cardiac imaging and image analysis, atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Multi-Sequence CMR Segmentation, CRT-EPiggy and LV Full Quantification Challenges : 10th International Workshop, STACOM 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Pop, Mihaela, ; Sermesant, Maxime, ; Camara, Oscar, ; Zhuang, Xiahai, ; Li, Shuo, ; Young, Alistair, ; Mansi, Tommaso, ; Suinesiaputra, Avan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XV, 417 p. 200 ilustraciones, 168 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-39074-7
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 Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones Software de la aplicacion Reconocimiento de patrones automatizado Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas posteriores al taller, exhaustivamente arbitradas, del décimo taller internacional sobre atlas estadÃsticos y modelos computacionales del corazón: segmentación auricular y desafÃos de cuantificación del VI, STACOM 2019, celebrado junto con MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 42 documentos completos revisados ​​del taller fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 76 presentaciones. Los temas del taller incluyeron: imágenes cardÃacas y procesamiento de imágenes, aprendizaje automático aplicado a las imágenes cardÃacas y análisis de imágenes, construcción de atlas, modelado estadÃstico de la función cardÃaca en diferentes poblaciones de pacientes, fisiologÃa computacional cardÃaca, personalización de modelos, análisis funcional basado en atlas, esquemas ontológicos. para datos y resultados, análisis funcionales y estructurales integrados, asà como la aplicabilidad preclÃnica y clÃnica de estos métodos. Nota de contenido: Regular Papers -- Multi-Sequence CMR Segmentation Challenge -- CRT-EPiggy Challenge -- LV Full Quantification Challenge. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 10th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges, STACOM 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. The 42 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 76 submissions. The topics of the workshop included: cardiac imaging and image processing, machine learning applied to cardiac imaging and image analysis, atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
