| TÃtulo : |
Computer-Aided Analysis of Gastrointestinal Videos |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Bernal, Jorge, ; Histace, Aymeric, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XXIV, 187 p. 72 ilustraciones, 59 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-64340-9 |
| 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 RadiologÃa |
| Clasificación: |
006.37 |
| Resumen: |
Este libro se abre con una introducción al objetivo principal y las tareas del desafÃo GIANA, asà como un resumen y análisis de los resultados y desempeño obtenidos por los 20 equipos participantes. El diagnóstico temprano y preciso de las enfermedades gastrointestinales es fundamental para aumentar las posibilidades de supervivencia del paciente, y la detección eficaz es vital para localizar las lesiones precursoras. La videocolonoscopia y la cápsula endoscópica inalámbrica (WCE) son las herramientas de referencia para la detección del colon y del tracto intestinal, respectivamente. Sin embargo, estas herramientas todavÃa presentan algunos inconvenientes, como la tasa de lesiones perdidas, la falta de capacidades de diagnóstico in vivo y el riesgo de perforación. Para mitigarlos, los sistemas de detección/diagnóstico asistidos por computadora pueden desempeñar un papel clave a la hora de ayudar a los médicos en las diferentes etapas de la exploración. Este libro presenta los enfoques más recientes y de vanguardia en este campo y también aborda las consideraciones clÃnicas necesarias para implementar eficientemente estos sistemas en la sala de exploración. La cobertura se basa en los resultados del DesafÃo de Análisis de Imágenes Gastrointestinales (GIANA), parte de los eventos satélite EndoVis de las conferencias MICCAI 2017 y 2018. Cada método propuesto para abordar las diferentes subtareas de los desafÃos se detalla en un capÃtulo separado, ofreciendo una profunda profundizar en este tema de interés para la salud pública. Este libro atrae a investigadores, profesionales y profesores que abarcan tanto la comunidad de visión por computadora como la de gastroenterologÃa. Dr. Jorge Bernal del Nozal es Profesor Asociado del Departamento de Informática de la Universidad Autónoma de Barcelona e Investigador Asociado en el Centro de Visión por Computador de Barcelona, ​​España. El Dr. Aymeric Histace es profesor titular de Visión por Computador en el laboratorio ETIS (Equipo de Sistemas y Procesamiento de Información) de ENSEA Cergy-Pontoise, Francia. . |
| Nota de contenido: |
1. Clinical context for Intelligent Systems in Colonoscopy -- 2. Clinical context for Wireless Capsule Endoscopy Image Analysis -- 3. Technical Context for Intelligent Systems in Colonoscopy -- 4. Technical Context for Wireless Capsule Endoscopy image analysis -- 5. Combination of Color-based Segmentation, Markov Random Fields and Multilayer Perceptron -- 6. Hand Crafted Method: ROI Selection and Texture Description. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
This book opens with an introduction to the main purpose and tasks of the GIANA challenge, as well as a summary and an analysis of the results and performance obtained by the 20 participating teams. The early and accurate diagnosis of gastrointestinal diseases is critical for increasing the chances of patient survival, and efficient screening is vital for locating precursor lesions. Video colonoscopy and wireless capsule endoscopy (WCE) are the gold-standard tools for colon and intestinal tract screening, respectively. Yet these tools still present some drawbacks, such as lesion miss rate, lack of in vivo diagnosis capabilities, and perforation risk. To mitigate these, computer-aided detection/diagnosis systems can play a key role in assisting clinicians in the different stages of the exploration. This book presents the latest, state-of-the-art approaches in this field, and also tackles the clinical considerations required to efficiently deploy these systems in the exploration room. The coverage draws upon results from the Gastrointestinal Image Analysis (GIANA) Challenge, part of the EndoVis satellite events of the conferences MICCAI 2017 and 2018. Each method proposed to address the different subtasks of the challenges is detailed in a separate chapter, offering a deep insight into this topic of interest for public health. This book appeals to researchers, practitioners, and lecturers spanning both the computer vision and gastroenterology communities. Dr. Jorge Bernal del Nozal is Associate Professor in the Department of Computer Science at the Autonomous University of Barcelona, and Associate Researcher in the Computer Vision Center, Barcelona, Spain. Dr. Aymeric Histace is Full Professor of Computer Vision in the ETIS (Information Processing and System Team) lab at ENSEA Cergy-Pontoise, France. . |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Computer-Aided Analysis of Gastrointestinal Videos [documento electrónico] / Bernal, Jorge, ; Histace, Aymeric, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXIV, 187 p. 72 ilustraciones, 59 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-64340-9 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 RadiologÃa |
| Clasificación: |
006.37 |
| Resumen: |
Este libro se abre con una introducción al objetivo principal y las tareas del desafÃo GIANA, asà como un resumen y análisis de los resultados y desempeño obtenidos por los 20 equipos participantes. El diagnóstico temprano y preciso de las enfermedades gastrointestinales es fundamental para aumentar las posibilidades de supervivencia del paciente, y la detección eficaz es vital para localizar las lesiones precursoras. La videocolonoscopia y la cápsula endoscópica inalámbrica (WCE) son las herramientas de referencia para la detección del colon y del tracto intestinal, respectivamente. Sin embargo, estas herramientas todavÃa presentan algunos inconvenientes, como la tasa de lesiones perdidas, la falta de capacidades de diagnóstico in vivo y el riesgo de perforación. Para mitigarlos, los sistemas de detección/diagnóstico asistidos por computadora pueden desempeñar un papel clave a la hora de ayudar a los médicos en las diferentes etapas de la exploración. Este libro presenta los enfoques más recientes y de vanguardia en este campo y también aborda las consideraciones clÃnicas necesarias para implementar eficientemente estos sistemas en la sala de exploración. La cobertura se basa en los resultados del DesafÃo de Análisis de Imágenes Gastrointestinales (GIANA), parte de los eventos satélite EndoVis de las conferencias MICCAI 2017 y 2018. Cada método propuesto para abordar las diferentes subtareas de los desafÃos se detalla en un capÃtulo separado, ofreciendo una profunda profundizar en este tema de interés para la salud pública. Este libro atrae a investigadores, profesionales y profesores que abarcan tanto la comunidad de visión por computadora como la de gastroenterologÃa. Dr. Jorge Bernal del Nozal es Profesor Asociado del Departamento de Informática de la Universidad Autónoma de Barcelona e Investigador Asociado en el Centro de Visión por Computador de Barcelona, ​​España. El Dr. Aymeric Histace es profesor titular de Visión por Computador en el laboratorio ETIS (Equipo de Sistemas y Procesamiento de Información) de ENSEA Cergy-Pontoise, Francia. . |
| Nota de contenido: |
1. Clinical context for Intelligent Systems in Colonoscopy -- 2. Clinical context for Wireless Capsule Endoscopy Image Analysis -- 3. Technical Context for Intelligent Systems in Colonoscopy -- 4. Technical Context for Wireless Capsule Endoscopy image analysis -- 5. Combination of Color-based Segmentation, Markov Random Fields and Multilayer Perceptron -- 6. Hand Crafted Method: ROI Selection and Texture Description. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
This book opens with an introduction to the main purpose and tasks of the GIANA challenge, as well as a summary and an analysis of the results and performance obtained by the 20 participating teams. The early and accurate diagnosis of gastrointestinal diseases is critical for increasing the chances of patient survival, and efficient screening is vital for locating precursor lesions. Video colonoscopy and wireless capsule endoscopy (WCE) are the gold-standard tools for colon and intestinal tract screening, respectively. Yet these tools still present some drawbacks, such as lesion miss rate, lack of in vivo diagnosis capabilities, and perforation risk. To mitigate these, computer-aided detection/diagnosis systems can play a key role in assisting clinicians in the different stages of the exploration. This book presents the latest, state-of-the-art approaches in this field, and also tackles the clinical considerations required to efficiently deploy these systems in the exploration room. The coverage draws upon results from the Gastrointestinal Image Analysis (GIANA) Challenge, part of the EndoVis satellite events of the conferences MICCAI 2017 and 2018. Each method proposed to address the different subtasks of the challenges is detailed in a separate chapter, offering a deep insight into this topic of interest for public health. This book appeals to researchers, practitioners, and lecturers spanning both the computer vision and gastroenterology communities. Dr. Jorge Bernal del Nozal is Associate Professor in the Department of Computer Science at the Autonomous University of Barcelona, and Associate Researcher in the Computer Vision Center, Barcelona, Spain. Dr. Aymeric Histace is Full Professor of Computer Vision in the ETIS (Information Processing and System Team) lab at ENSEA Cergy-Pontoise, France. . |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
|  |
Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda
