Understanding and Interpreting Machine Learning in Medical Image Computing Applications / Stoyanov, Danail ; Taylor, Zeike ; Kia, Seyed Mostafa ; Oguz, Ipek ; Reyes, Mauricio ; Martel, Anne ; Maier-Hein, Lena ; Marquand, Andre F. ; Duchesnay, Edouard ; Löfstedt, Tommy ; Landman, Bennett ; Cardoso, M. Jorge ; Silva, Carlos A. ; Pereira, Sergio ; Meier, Raphael  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Understanding and Interpreting Machine Learning in Medical Image Computing Applications : First International Workshops, MLCN 2018, DLF 2018, and iMIMIC 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16-20, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Kia, Seyed Mostafa, ; Oguz, Ipek, ; Reyes, Mauricio, ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Marquand, Andre F., ; Duchesnay, Edouard, ; Löfstedt, Tommy, ; Landman, Bennett, ; Cardoso, M. Jorge, ; Silva, Carlos A., ; Pereira, Sergio, ; Meier, Raphael, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVI, 149 p. 60 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-02628-8 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  Teoría de las máquinas  Análisis numérico  Informática Médica  Bioinformática  Lenguajes formales y teoría de los autómatas  Informática de la Salud  Biología Computacional y de Sistemas Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático en Neuroimagen Clínica, MLCN 2018, el Primer Taller Internacional sobre Fallos del Aprendizaje Profundo, DLF 2018, y el Primer Taller Internacional sobre Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial en Computación de Imágenes Médicas, iMIMIC. 2018, celebrado junto con la 21.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Se incluyeron los 4 artículos completos de MLCN, los 6 artículos completos de DLF y los 6 artículos completos de iMIMIC. en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Las contribuciones de MLCN desarrollan métodos de aprendizaje automático de última generación, como el análisis de procesos gaussianos espacio-temporales, la inferencia variacional estocástica y el aprendizaje profundo para aplicaciones en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y el análisis de datos de neuroimagen en múltiples sitios; los artículos de DLF evalúan las fortalezas y debilidades de DL e identifican los principales desafíos en el estado actual del arte y las direcciones futuras; Los artículos de iMIMIC cubren una amplia gama de temas en el campo de la interpretabilidad del aprendizaje automático en el contexto del análisis de imágenes médicas. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the First International Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging, MLCN 2018, the First International Workshop on Deep Learning Fails, DLF 2018, and the First International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2018, held in conjunction with the 21st International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2018, in Granada, Spain, in September 2018. The 4 full MLCN papers, the 6 full DLF papers, and the 6 full iMIMIC papers included in this volume were carefully reviewed and selected. The MLCN contributions develop state-of-the-art machine learning methods such as spatio-temporal Gaussian process analysis, stochastic variational inference, and deep learning for applications in Alzheimer's disease diagnosis and multi-site neuroimaging data analysis; the DLF papers evaluate the strengths and weaknesses of DL and identifythe main challenges in the current state of the art and future directions; the iMIMIC papers cover a large range of topics in the field of interpretability of machine learning in the context of medical image analysis. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Understanding and Interpreting Machine Learning in Medical Image Computing Applications : First International Workshops, MLCN 2018, DLF 2018, and iMIMIC 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16-20, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Kia, Seyed Mostafa, ; Oguz, Ipek, ; Reyes, Mauricio, ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Marquand, Andre F., ; Duchesnay, Edouard, ; Löfstedt, Tommy, ; Landman, Bennett, ; Cardoso, M. Jorge, ; Silva, Carlos A., ; Pereira, Sergio, ; Meier, Raphael,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVI, 149 p. 60 ilustraciones. ISBN : 978-3-030-02628-8 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  Teoría de las máquinas  Análisis numérico  Informática Médica  Bioinformática  Lenguajes formales y teoría de los autómatas  Informática de la Salud  Biología Computacional y de Sistemas Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático en Neuroimagen Clínica, MLCN 2018, el Primer Taller Internacional sobre Fallos del Aprendizaje Profundo, DLF 2018, y el Primer Taller Internacional sobre Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial en Computación de Imágenes Médicas, iMIMIC. 2018, celebrado junto con la 21.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Se incluyeron los 4 artículos completos de MLCN, los 6 artículos completos de DLF y los 6 artículos completos de iMIMIC. en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Las contribuciones de MLCN desarrollan métodos de aprendizaje automático de última generación, como el análisis de procesos gaussianos espacio-temporales, la inferencia variacional estocástica y el aprendizaje profundo para aplicaciones en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y el análisis de datos de neuroimagen en múltiples sitios; los artículos de DLF evalúan las fortalezas y debilidades de DL e identifican los principales desafíos en el estado actual del arte y las direcciones futuras; Los artículos de iMIMIC cubren una amplia gama de temas en el campo de la interpretabilidad del aprendizaje automático en el contexto del análisis de imágenes médicas. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the First International Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging, MLCN 2018, the First International Workshop on Deep Learning Fails, DLF 2018, and the First International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2018, held in conjunction with the 21st International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2018, in Granada, Spain, in September 2018. The 4 full MLCN papers, the 6 full DLF papers, and the 6 full iMIMIC papers included in this volume were carefully reviewed and selected. The MLCN contributions develop state-of-the-art machine learning methods such as spatio-temporal Gaussian process analysis, stochastic variational inference, and deep learning for applications in Alzheimer's disease diagnosis and multi-site neuroimaging data analysis; the DLF papers evaluate the strengths and weaknesses of DL and identifythe main challenges in the current state of the art and future directions; the iMIMIC papers cover a large range of topics in the field of interpretability of machine learning in the context of medical image analysis. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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