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Autor Linguraru, Marius George |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda10th International Workshop, ML-CDS 2020, and 9th International Workshop, CLIP 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings / Syeda-Mahmood, Tanveer ; Drechsler, Klaus ; Greenspan, Hayit ; Madabhushi, Anant ; Karargyris, Alexandros ; Linguraru, Marius George ; Oyarzun Laura, Cristina ; Shekhar, Raj ; Wesarg, Stefan ; González Ballester, Miguel Ãngel ; Erdt, Marius
TÃtulo : 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 Ãngel, ; 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 BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 10.º Taller internacional sobre aprendizaje multimodal para el apoyo a las decisiones clÃnicas, ML-CDS 2020, y el 9.º Taller internacional sobre procedimientos clÃnicos basados ​​en imágenes, CLIP 2020, celebrado junto con la 23.ª Conferencia internacional sobre medicina. ImagenologÃa 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 artÃculos completos presentados en ML-CDS 2020 y los 9 artÃculos completos presentados en CLIP 2020 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosas presentaciones a ML-CDS y 10 presentaciones a CLIP. Los artÃculos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clÃnicas y la planificación del tratamiento. Los talleres CLIP proporcionan un foro para el trabajo centrado en aplicaciones clÃnicas especÃficas, incluidas técnicas y procedimientos basados ​​en imágenes clÃnicas 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 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 Ãngel, ; Erdt, Marius, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XII, 138 p. 4 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-60946-7
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Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Ciencias sociales Bioinformática Gestión de base de datos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 10.º Taller internacional sobre aprendizaje multimodal para el apoyo a las decisiones clÃnicas, ML-CDS 2020, y el 9.º Taller internacional sobre procedimientos clÃnicos basados ​​en imágenes, CLIP 2020, celebrado junto con la 23.ª Conferencia internacional sobre medicina. ImagenologÃa 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 artÃculos completos presentados en ML-CDS 2020 y los 9 artÃculos completos presentados en CLIP 2020 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosas presentaciones a ML-CDS y 10 presentaciones a CLIP. Los artÃculos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clÃnicas y la planificación del tratamiento. Los talleres CLIP proporcionan un foro para el trabajo centrado en aplicaciones clÃnicas especÃficas, incluidas técnicas y procedimientos basados ​​en imágenes clÃnicas 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction : First Challenge, ABCD-NP 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pohl, Kilian M., ; Thompson, Wesley K., ; Adeli, Ehsan, ; Linguraru, Marius George, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XI, 188 p. 57 ilustraciones, 49 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-31901-4 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 Informática Estadistica matematica Procesamiento de datos Probabilidad y EstadÃstica en Informática MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Primer DesafÃo en Predicción Neurocognitiva del Desarrollo Cognitivo del Cerebro de Adolescentes, ABCD-NP 2019, celebrado junto con MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Se revisaron cuidadosamente 29 presentaciones y 24 de ellas fueron aceptadas. . Algunas de las 24 presentaciones se fusionaron y dieron como resultado los 21 artÃculos que se presentan en este libro. Los artÃculos exploran métodos para predecir la inteligencia fluida a partir de resonancia magnética ponderada en T1 de 8669 niños (de 9 a 10 años de edad) reclutados por el estudio Adolescent Brain Cognitive Development Study (ABCD); el mayor estudio a largo plazo sobre el desarrollo del cerebro y la salud infantil en los Estados Unidos hasta la fecha. Nota de contenido: A Combined Deep Learning-Gradient Boosting Machine Framework for Fluid Intelligence Prediction -- Predicting Fluid Intelligence of Children using T1-weighted MR Images and a StackNet -- Deep Learning vs. Classical Machine Learning: A Comparison of Methods for Fluid Intelligence Prediction -- Surface-based Brain Morphometry for the Prediction of Fluid Intelligence in the Neurocognitive Prediction Challenge 2019 -- Prediction of Fluid Intelligence From T1-Weighted Magnetic Resonance Images -- Ensemble of SVM, Random-Forest and the BSWiMS Method to Predict and Describe Structural Associations with Fluid Intelligence Scores from T1-Weighed MRI -- Predicting intelligence based on cortical WM/GM contrast, cortical thickness and volumetry -- Predict Fluid Intelligence of Adolescent Using Ensemble Learning -- Predicting Fluid Intelligence in Adolescent Brain MRI Data: An Ensemble Approach -- Predicting Fluid intelligence from structural MRI using Random Forest regression -- Nu Support Vector Machinein Prediction of Fluid Intelligence Using MRI Data -- An AutoML Approach for the Prediction of Fluid Intelligence From MRI-Derived Features -- Predicting Fluid Intelligence from MRI images with Encoder-decoder Regularization -- ABCD Neurocognitive Prediction Challenge 2019: Predicting individual residual fluid intelligence scores from cortical grey matter morphology -- Ensemble Modeling of Neurocognitive Performance Using MRI-derived Brain Structure Volumes -- ABCD Neurocognitive Prediction Challenge 2019: Predicting individual fluid intelligence scores from structural MRI using probabilistic segmentation and kernel ridge regression -- Predicting fluid intelligence using anatomical measures within functionally defined brain networks -- Sex differences in predicting fluid intelligence of adolescent brain from T1-weighted MRIs -- Ensemble of 3D CNN regressors with data fusion for fluid intelligence prediction -- Adolescent fluid intelligence prediction from regional brain volumes and cortical curvatures using BlockPC-XGBoost -- Cortical and Subcortical Contributions to Predicting Intelligence using 3D ConvNets. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Adolescent Brain Cognitive Development Neurocognitive Prediction : First Challenge, ABCD-NP 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Pohl, Kilian M., ; Thompson, Wesley K., ; Adeli, Ehsan, ; Linguraru, Marius George, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XI, 188 p. 57 ilustraciones, 49 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-31901-4
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Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Informática Estadistica matematica Procesamiento de datos Probabilidad y EstadÃstica en Informática MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Primer DesafÃo en Predicción Neurocognitiva del Desarrollo Cognitivo del Cerebro de Adolescentes, ABCD-NP 2019, celebrado junto con MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Se revisaron cuidadosamente 29 presentaciones y 24 de ellas fueron aceptadas. . Algunas de las 24 presentaciones se fusionaron y dieron como resultado los 21 artÃculos que se presentan en este libro. Los artÃculos exploran métodos para predecir la inteligencia fluida a partir de resonancia magnética ponderada en T1 de 8669 niños (de 9 a 10 años de edad) reclutados por el estudio Adolescent Brain Cognitive Development Study (ABCD); el mayor estudio a largo plazo sobre el desarrollo del cerebro y la salud infantil en los Estados Unidos hasta la fecha. Nota de contenido: A Combined Deep Learning-Gradient Boosting Machine Framework for Fluid Intelligence Prediction -- Predicting Fluid Intelligence of Children using T1-weighted MR Images and a StackNet -- Deep Learning vs. Classical Machine Learning: A Comparison of Methods for Fluid Intelligence Prediction -- Surface-based Brain Morphometry for the Prediction of Fluid Intelligence in the Neurocognitive Prediction Challenge 2019 -- Prediction of Fluid Intelligence From T1-Weighted Magnetic Resonance Images -- Ensemble of SVM, Random-Forest and the BSWiMS Method to Predict and Describe Structural Associations with Fluid Intelligence Scores from T1-Weighed MRI -- Predicting intelligence based on cortical WM/GM contrast, cortical thickness and volumetry -- Predict Fluid Intelligence of Adolescent Using Ensemble Learning -- Predicting Fluid Intelligence in Adolescent Brain MRI Data: An Ensemble Approach -- Predicting Fluid intelligence from structural MRI using Random Forest regression -- Nu Support Vector Machinein Prediction of Fluid Intelligence Using MRI Data -- An AutoML Approach for the Prediction of Fluid Intelligence From MRI-Derived Features -- Predicting Fluid Intelligence from MRI images with Encoder-decoder Regularization -- ABCD Neurocognitive Prediction Challenge 2019: Predicting individual residual fluid intelligence scores from cortical grey matter morphology -- Ensemble Modeling of Neurocognitive Performance Using MRI-derived Brain Structure Volumes -- ABCD Neurocognitive Prediction Challenge 2019: Predicting individual fluid intelligence scores from structural MRI using probabilistic segmentation and kernel ridge regression -- Predicting fluid intelligence using anatomical measures within functionally defined brain networks -- Sex differences in predicting fluid intelligence of adolescent brain from T1-weighted MRIs -- Ensemble of 3D CNN regressors with data fusion for fluid intelligence prediction -- Adolescent fluid intelligence prediction from regional brain volumes and cortical curvatures using BlockPC-XGBoost -- Cortical and Subcortical Contributions to Predicting Intelligence using 3D ConvNets. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Clinical Image-Based Procedures, Distributed and Collaborative Learning, Artificial Intelligence for Combating COVID-19 and Secure and Privacy-Preserving Machine Learning : 10th Workshop, CLIP 2021, Second Workshop, DCL 2021, First Workshop, LL-COVID19 2021, and First Workshop and Tutorial, PPML 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27 and October 1, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Oyarzun Laura, Cristina, ; Cardoso, M. Jorge, ; Rosen-Zvi, Michal, ; Kaissis, Georgios, ; Linguraru, Marius George, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; Erdt, Marius, ; Drechsler, Klaus, ; Chen, Yufei, ; Albarqouni, Shadi, ; Bakas, Spyridon, ; Landman, Bennett, ; Rieke, Nicola, ; Roth, Holger, ; Li, Xiaoxiao, ; Xu, Daguang, ; Gabrani, Maria, ; Konukoglu, Ender, ; Guindy, Michal, ; Rueckert, Daniel, ; Ziller, Alexander, ; Usynin, Dmitrii, ; Passerat-Palmbach, Jonathan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXV, 190 p. 78 ilustraciones, 67 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-90874-4 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 Red de computadoras Ciencias sociales Redes de comunicación informática Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del décimo taller internacional sobre procedimientos clÃnicos basados ​​en imágenes, CLIP 2021, segundo taller MICCAI sobre aprendizaje distribuido y colaborativo, DCL 2021, primer taller MICCAI, LL-COVID19, primer aprendizaje automático seguro y que preserva la privacidad para Taller y tutorial sobre imágenes médicas, PPML 2021, celebrado junto con MICCAI 2021, en octubre de 2021. Estaba previsto que los talleres se llevaran a cabo en Estrasburgo, Francia, pero se llevaron a cabo virtualmente debido a la pandemia de COVID-19. CLIP 2021 aceptó 9 artÃculos de las 13 presentaciones recibidas. Se centra en modelos holÃsticos de pacientes para una atención sanitaria personalizada con el objetivo de acercar los métodos de investigación básica a la práctica clÃnica. Para DCL 2021, se aceptó para publicación 4 artÃculos de 7 presentaciones. Se ocupan del aprendizaje automático aplicado a problemas en los que los datos no se pueden almacenar en bases de datos centralizadas y la privacidad de la información es una prioridad. LL-COVID19 2021 aceptó 2 artÃculos de 3 presentados que trataban sobre el uso de modelos de IA en la práctica clÃnica. Y para PPML 2021, se aceptaron 2 artÃculos de un total de 6 presentaciones, que exploraban el uso de técnicas de privacidad en la comunidad de imágenes médicas. Nota de contenido: Intestine segmentation with small computational cost for diagnosis assistance of ileus and intestinal obstruction -- Generation of Patient-Specific, Ligamentoskeletal, Finite Element Meshes for Scoliosis Correction Planning -- Bayesian Graph Neural Networks For EEG-based Emotion Recognition -- ViTBIS: Vision Transformer for Biomedical Image Segmentation -- Attention-guided pancreatic duct segmentation from abdominal CT volumes -- Development of the Next Generation Hand-Held Doppler With Waveform Phasicity Predictive Capabilities Using Deep Learning -- Learning from mistakes: an error-driven mechanism to improve segmentation performance based on expert feedback -- TMJOAI: an artificial web-based intelligence tool for early diagnosis of the Temporomandibular Joint Osteoarthritis -- COVID-19 Infection Segmentation from Chest CT Images Based on Scale Uncertainty -- Multi-task Federated Learning for Heterogeneous Pancreas Segmentation -- Federated Learning in the Cloud for Analysis of Medical Images- Experience with Open Source Frameworks -- On the Fairness of Swarm Learning in Skin Lesion Classification -- Lessons learned from the development and application of medical imaging-based AI technologies for combating COVID-19: why discuss, what next -- The Role of Pleura and Adipose in Lung Ultrasound AI -- DuCN: Dual-children Network for Medical Diagnosis and Similar Case Recommendation towards COVID-19 -- Data imputation and reconstruction of distributed Parkinson's disease clinical assessments: A comparative evaluation of two aggregation algorithms -- Defending Medical Image Diagnostics against Privacy Attacks using Generative Methods: Application to Retinal Diagnostics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Clinical Image-Based Procedures, Distributed and Collaborative Learning, Artificial Intelligence for Combating COVID-19 and Secure and Privacy-Preserving Machine Learning : 10th Workshop, CLIP 2021, Second Workshop, DCL 2021, First Workshop, LL-COVID19 2021, and First Workshop and Tutorial, PPML 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27 and October 1, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Oyarzun Laura, Cristina, ; Cardoso, M. Jorge, ; Rosen-Zvi, Michal, ; Kaissis, Georgios, ; Linguraru, Marius George, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; Erdt, Marius, ; Drechsler, Klaus, ; Chen, Yufei, ; Albarqouni, Shadi, ; Bakas, Spyridon, ; Landman, Bennett, ; Rieke, Nicola, ; Roth, Holger, ; Li, Xiaoxiao, ; Xu, Daguang, ; Gabrani, Maria, ; Konukoglu, Ender, ; Guindy, Michal, ; Rueckert, Daniel, ; Ziller, Alexander, ; Usynin, Dmitrii, ; Passerat-Palmbach, Jonathan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXV, 190 p. 78 ilustraciones, 67 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-90874-4
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 Red de computadoras Ciencias sociales Redes de comunicación informática Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del décimo taller internacional sobre procedimientos clÃnicos basados ​​en imágenes, CLIP 2021, segundo taller MICCAI sobre aprendizaje distribuido y colaborativo, DCL 2021, primer taller MICCAI, LL-COVID19, primer aprendizaje automático seguro y que preserva la privacidad para Taller y tutorial sobre imágenes médicas, PPML 2021, celebrado junto con MICCAI 2021, en octubre de 2021. Estaba previsto que los talleres se llevaran a cabo en Estrasburgo, Francia, pero se llevaron a cabo virtualmente debido a la pandemia de COVID-19. CLIP 2021 aceptó 9 artÃculos de las 13 presentaciones recibidas. Se centra en modelos holÃsticos de pacientes para una atención sanitaria personalizada con el objetivo de acercar los métodos de investigación básica a la práctica clÃnica. Para DCL 2021, se aceptó para publicación 4 artÃculos de 7 presentaciones. Se ocupan del aprendizaje automático aplicado a problemas en los que los datos no se pueden almacenar en bases de datos centralizadas y la privacidad de la información es una prioridad. LL-COVID19 2021 aceptó 2 artÃculos de 3 presentados que trataban sobre el uso de modelos de IA en la práctica clÃnica. Y para PPML 2021, se aceptaron 2 artÃculos de un total de 6 presentaciones, que exploraban el uso de técnicas de privacidad en la comunidad de imágenes médicas. Nota de contenido: Intestine segmentation with small computational cost for diagnosis assistance of ileus and intestinal obstruction -- Generation of Patient-Specific, Ligamentoskeletal, Finite Element Meshes for Scoliosis Correction Planning -- Bayesian Graph Neural Networks For EEG-based Emotion Recognition -- ViTBIS: Vision Transformer for Biomedical Image Segmentation -- Attention-guided pancreatic duct segmentation from abdominal CT volumes -- Development of the Next Generation Hand-Held Doppler With Waveform Phasicity Predictive Capabilities Using Deep Learning -- Learning from mistakes: an error-driven mechanism to improve segmentation performance based on expert feedback -- TMJOAI: an artificial web-based intelligence tool for early diagnosis of the Temporomandibular Joint Osteoarthritis -- COVID-19 Infection Segmentation from Chest CT Images Based on Scale Uncertainty -- Multi-task Federated Learning for Heterogeneous Pancreas Segmentation -- Federated Learning in the Cloud for Analysis of Medical Images- Experience with Open Source Frameworks -- On the Fairness of Swarm Learning in Skin Lesion Classification -- Lessons learned from the development and application of medical imaging-based AI technologies for combating COVID-19: why discuss, what next -- The Role of Pleura and Adipose in Lung Ultrasound AI -- DuCN: Dual-children Network for Medical Diagnosis and Similar Case Recommendation towards COVID-19 -- Data imputation and reconstruction of distributed Parkinson's disease clinical assessments: A comparative evaluation of two aggregation algorithms -- Defending Medical Image Diagnostics against Privacy Attacks using Generative Methods: Application to Retinal Diagnostics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Computer Assisted and Robotic Endoscopy and Clinical Image-Based Procedures : 4th International Workshop, CARE 2017, and 6th International Workshop, CLIP 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 14, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Luo, Xiongbiao, ; Wesarg, Stefan, ; Reichl, Tobias, ; González Ballester, Miguel Ãngel, ; McLeod, Jonathan, ; Drechsler, Klaus, ; Peters, Terry, ; Erdt, Marius, ; Mori, Kensaku, ; Linguraru, Marius George, ; Uhl, Andreas, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIV, 182 p. 86 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67543-5 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 Gráficos de computadora Inteligencia artificial Informática Médica Informática de la Salud Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 4.° Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica y Asistida por Computadora, CARE 2017, y el 6.° Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes: Investigación Traslacional en Imágenes Médicas, CLIP 2017, celebrado en conjunto con el 20.° Congreso Internacional Conferencia sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 7 artÃculos completos presentados en CARE 2017 y los 10 artÃculos completos presentados en CLIP 2017 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos tratan sobre endoscopia intervencionista y diagnóstica integrando los últimos avances en visión por computadora, robótica, imágenes médicas y procesamiento de información y el desarrollo y evaluación de nuevas técnicas traslacionales basadas en imágenes en el hospital moderno. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computer Assisted and Robotic Endoscopy and Clinical Image-Based Procedures : 4th International Workshop, CARE 2017, and 6th International Workshop, CLIP 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 14, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Luo, Xiongbiao, ; Wesarg, Stefan, ; Reichl, Tobias, ; González Ballester, Miguel Ãngel, ; McLeod, Jonathan, ; Drechsler, Klaus, ; Peters, Terry, ; Erdt, Marius, ; Mori, Kensaku, ; Linguraru, Marius George, ; Uhl, Andreas, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIV, 182 p. 86 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-67543-5
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Palabras clave: Visión por computador Gráficos de computadora Inteligencia artificial Informática Médica Informática de la Salud Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 4.° Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica y Asistida por Computadora, CARE 2017, y el 6.° Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes: Investigación Traslacional en Imágenes Médicas, CLIP 2017, celebrado en conjunto con el 20.° Congreso Internacional Conferencia sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 7 artÃculos completos presentados en CARE 2017 y los 10 artÃculos completos presentados en CLIP 2017 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos tratan sobre endoscopia intervencionista y diagnóstica integrando los últimos avances en visión por computadora, robótica, imágenes médicas y procesamiento de información y el desarrollo y evaluación de nuevas técnicas traslacionales basadas en imágenes en el hospital moderno. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, Computer Assisted Robotic Endoscopy, Clinical Image-Based Procedures, and Skin Image Analysis : First International Workshop, OR 2.0 2018, 5th International Workshop, CARE 2018, 7th International Workshop, CLIP 2018, Third International Workshop, ISIC 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16 and 20, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Sarikaya, Duygu, ; McLeod, Jonathan, ; Gonz¡lez Ballester, Miguel Angel, ; Codella, Noel C.F, ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Malpani, Anand, ; Zenati, Marco A., ; De Ribaupierre, Sandrine, ; Xiongbiao, Luo, ; Collins, Toby, ; Reichl, Tobias, ; Drechsler, Klaus, ; Erdt, Marius, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; Celebi, M. Emre, ; Dana, Kristin, ; Halpern, Allan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXII, 323 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01201-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Red de computadoras Computadoras Propósitos especiales Redes de comunicación informática Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Quirófanos Contextuales OR 2.0, OR 2.0 2018, 5º Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica Asistida por Computadora, CARE 2018, 7º Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes, CLIP 2018, y el Primer Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes de la Piel, ISIC 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. Los 11 artÃculos completos presentados en OR 2.0 2018, los 5 artÃculos completos presentados en CARE 2018, los 8 artÃculos completos presentados en CLIP 2018 y los 10 artÃculos completos presentados en ISIC 2018 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de OR 2.0 cubren una amplia gama de temas como visión y percepción artificial, robótica, simulación y modelado quirúrgico, fusión y visualización de datos multimodales, análisis de imágenes, imágenes avanzadas, tecnologÃas de visualización avanzadas, interfaces hombre-computadora y sensores. Los artÃculos de CARE cubren temas para avanzar en el campo de la endoscopia robótica y asistida por computadora. Los artÃculos CLIP cubren temas para llenar los vacÃos entre la ciencia básica y las aplicaciones clÃnicas. Los artÃculos del ISIC cubren temas para facilitar la difusión del conocimiento en el campo del análisis de imágenes de la piel, asà como para albergar un desafÃo de detección de melanoma, generando conciencia e interés por estas tareas socialmente valiosas. Nota de contenido: OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, OR 2.0 2018 -- Computer Assisted Robotic Endoscopy, CARE 2018 -- Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2018 -- Skin Image Analysis, ISIC 2018. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, Computer Assisted Robotic Endoscopy, Clinical Image-Based Procedures, and Skin Image Analysis : First International Workshop, OR 2.0 2018, 5th International Workshop, CARE 2018, 7th International Workshop, CLIP 2018, Third International Workshop, ISIC 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16 and 20, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Sarikaya, Duygu, ; McLeod, Jonathan, ; Gonz¡lez Ballester, Miguel Angel, ; Codella, Noel C.F, ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Malpani, Anand, ; Zenati, Marco A., ; De Ribaupierre, Sandrine, ; Xiongbiao, Luo, ; Collins, Toby, ; Reichl, Tobias, ; Drechsler, Klaus, ; Erdt, Marius, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; Celebi, M. Emre, ; Dana, Kristin, ; Halpern, Allan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXII, 323 p.
ISBN : 978-3-030-01201-4
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Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Red de computadoras Computadoras Propósitos especiales Redes de comunicación informática Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Quirófanos Contextuales OR 2.0, OR 2.0 2018, 5º Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica Asistida por Computadora, CARE 2018, 7º Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes, CLIP 2018, y el Primer Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes de la Piel, ISIC 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. Los 11 artÃculos completos presentados en OR 2.0 2018, los 5 artÃculos completos presentados en CARE 2018, los 8 artÃculos completos presentados en CLIP 2018 y los 10 artÃculos completos presentados en ISIC 2018 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de OR 2.0 cubren una amplia gama de temas como visión y percepción artificial, robótica, simulación y modelado quirúrgico, fusión y visualización de datos multimodales, análisis de imágenes, imágenes avanzadas, tecnologÃas de visualización avanzadas, interfaces hombre-computadora y sensores. Los artÃculos de CARE cubren temas para avanzar en el campo de la endoscopia robótica y asistida por computadora. Los artÃculos CLIP cubren temas para llenar los vacÃos entre la ciencia básica y las aplicaciones clÃnicas. Los artÃculos del ISIC cubren temas para facilitar la difusión del conocimiento en el campo del análisis de imágenes de la piel, asà como para albergar un desafÃo de detección de melanoma, generando conciencia e interés por estas tareas socialmente valiosas. Nota de contenido: OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, OR 2.0 2018 -- Computer Assisted Robotic Endoscopy, CARE 2018 -- Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2018 -- Skin Image Analysis, ISIC 2018. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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