Autor Crimi, Alessandro
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Título : Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 4th International Workshop, BrainLes 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Revised Selected Papers, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, ; Kuijf, Hugo, ; Keyvan, Farahani, ; Reyes, Mauricio, ; van Walsum, Theo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXI, 477 p. 238 ilustraciones, 186 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-11723-8 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 Informática Médica Aprendizaje automático Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Informática de la Salud Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11383 y 11384 constituye artículos seleccionados revisados del 4.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2018, así como la segmentación internacional de tumores cerebrales multimodales, BraTS, segmentación de lesiones por accidente cerebrovascular isquémico, ISLES, segmentación de imágenes cerebrales por resonancia magnética, MRBrainS18, Computational Precision Medicine, CPM y Stroke Workshop on Imaging and Treatment Challenges, SWITCH, que se llevaron a cabo conjuntamente en la Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 92 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 95 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales; segmentación de imágenes de tumores cerebrales; segmentación de imágenes de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico; gran desafío en la segmentación cerebral por RM; medicina computacional de precisión; Taller de accidentes cerebrovasculares sobre desafíos de imagen y tratamiento. Nota de contenido: Brain lesion image analysis.-Brain tumor image segmentation -- Ischemic stroke lesion image segmentation -- Grand challenge on MR brain segmentation -- Computational precision medicine -- Stroke workshop on imaging and treatment challenges. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 4th International Workshop, BrainLes 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Revised Selected Papers, Part I [documento electrónico] / Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, ; Kuijf, Hugo, ; Keyvan, Farahani, ; Reyes, Mauricio, ; van Walsum, Theo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXI, 477 p. 238 ilustraciones, 186 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-11723-8
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Palabras clave: Visión por computador Informática Médica Aprendizaje automático Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Informática de la Salud Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11383 y 11384 constituye artículos seleccionados revisados del 4.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2018, así como la segmentación internacional de tumores cerebrales multimodales, BraTS, segmentación de lesiones por accidente cerebrovascular isquémico, ISLES, segmentación de imágenes cerebrales por resonancia magnética, MRBrainS18, Computational Precision Medicine, CPM y Stroke Workshop on Imaging and Treatment Challenges, SWITCH, que se llevaron a cabo conjuntamente en la Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 92 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 95 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales; segmentación de imágenes de tumores cerebrales; segmentación de imágenes de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico; gran desafío en la segmentación cerebral por RM; medicina computacional de precisión; Taller de accidentes cerebrovasculares sobre desafíos de imagen y tratamiento. Nota de contenido: Brain lesion image analysis.-Brain tumor image segmentation -- Ischemic stroke lesion image segmentation -- Grand challenge on MR brain segmentation -- Computational precision medicine -- Stroke workshop on imaging and treatment challenges. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 4th International Workshop, BrainLes 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Revised Selected Papers, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, ; Kuijf, Hugo, ; Keyvan, Farahani, ; Reyes, Mauricio, ; van Walsum, Theo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXI, 521 p. 231 ilustraciones, 187 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-11726-9 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 Informática Médica Aprendizaje automático Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Informática de la Salud Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11383 y 11384 constituye artículos seleccionados revisados del 4.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2018, así como la segmentación internacional de tumores cerebrales multimodales, BraTS, segmentación de lesiones por accidente cerebrovascular isquémico, ISLES, segmentación de imágenes cerebrales por resonancia magnética, MRBrainS18, Computational Precision Medicine, CPM y Stroke Workshop on Imaging and Treatment Challenges, SWITCH, que se llevaron a cabo conjuntamente en la Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 92 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 95 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales; segmentación de imágenes de tumores cerebrales; segmentación de imágenes de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico; gran desafío en la segmentación cerebral por RM; medicina computacional de precisión; Taller de accidentes cerebrovasculares sobre desafíos de imagen y tratamiento. Nota de contenido: Brain lesion image analysis.-Brain tumor image segmentation -- Ischemic stroke lesion image segmentation -- Grand challenge on MR brain segmentation -- Computational precision medicine -- Stroke workshop on imaging and treatment challenges. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 4th International Workshop, BrainLes 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Revised Selected Papers, Part II [documento electrónico] / Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, ; Kuijf, Hugo, ; Keyvan, Farahani, ; Reyes, Mauricio, ; van Walsum, Theo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXI, 521 p. 231 ilustraciones, 187 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-11726-9
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Palabras clave: Visión por computador Informática Médica Aprendizaje automático Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Informática de la Salud Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11383 y 11384 constituye artículos seleccionados revisados del 4.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2018, así como la segmentación internacional de tumores cerebrales multimodales, BraTS, segmentación de lesiones por accidente cerebrovascular isquémico, ISLES, segmentación de imágenes cerebrales por resonancia magnética, MRBrainS18, Computational Precision Medicine, CPM y Stroke Workshop on Imaging and Treatment Challenges, SWITCH, que se llevaron a cabo conjuntamente en la Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 92 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 95 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales; segmentación de imágenes de tumores cerebrales; segmentación de imágenes de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico; gran desafío en la segmentación cerebral por RM; medicina computacional de precisión; Taller de accidentes cerebrovasculares sobre desafíos de imagen y tratamiento. Nota de contenido: Brain lesion image analysis.-Brain tumor image segmentation -- Ischemic stroke lesion image segmentation -- Grand challenge on MR brain segmentation -- Computational precision medicine -- Stroke workshop on imaging and treatment challenges. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 5th International Workshop, BrainLes 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Revised Selected Papers, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVI, 400 p. 156 ilustraciones, 140 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-46640-4 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 Software de la aplicacion Sistemas de reconocimiento de patrones Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Computadoras y Educación Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNCS 11992 y 11993 constituye las actas minuciosamente arbitradas del 5.º Taller Internacional sobre Lesiones Cerebrales MICCAI, BrainLes 2019, el desafío Internacional de Segmentación Multimodal de Tumores Cerebrales (BraTS), el Desafío de Medicina Computacional de Precisión: Desafío de Radiología-Patología en la Clasificación de Tumores Cerebrales ( CPM-RadPath), así como la sesión tutorial sobre Herramientas que permiten la traducción clínica de algoritmos de computación de imágenes (TACTICAL). Estos se llevaron a cabo conjuntamente en la Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los artículos revisados seleccionados presentados en estos volúmenes se organizaron en las siguientes secciones temáticas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales (12 artículos seleccionados de 32 presentaciones); segmentación de imágenes de tumores cerebrales (57 artículos seleccionados de 102 presentaciones); Clasificación combinada de tumores cerebrales patológicos y de resonancia magnética (4 artículos seleccionados de 5 presentaciones); herramientas que permiten la traducción clínica de algoritmos de computación de imágenes (2 artículos seleccionados de 3 presentaciones). Nota de contenido: Brain Lesion Image Analysis -- Brain Tumor Image Segmentation -- Combined MRI and Pathology Brain Tumor Classification -- Tools Allowing Clinical Translation of Image Computing Algorithms. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 5th International Workshop, BrainLes 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Revised Selected Papers, Part I [documento electrónico] / Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XVI, 400 p. 156 ilustraciones, 140 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-46640-4
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Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Software de la aplicacion Sistemas de reconocimiento de patrones Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Computadoras y Educación Reconocimiento de patrones automatizado Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNCS 11992 y 11993 constituye las actas minuciosamente arbitradas del 5.º Taller Internacional sobre Lesiones Cerebrales MICCAI, BrainLes 2019, el desafío Internacional de Segmentación Multimodal de Tumores Cerebrales (BraTS), el Desafío de Medicina Computacional de Precisión: Desafío de Radiología-Patología en la Clasificación de Tumores Cerebrales ( CPM-RadPath), así como la sesión tutorial sobre Herramientas que permiten la traducción clínica de algoritmos de computación de imágenes (TACTICAL). Estos se llevaron a cabo conjuntamente en la Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los artículos revisados seleccionados presentados en estos volúmenes se organizaron en las siguientes secciones temáticas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales (12 artículos seleccionados de 32 presentaciones); segmentación de imágenes de tumores cerebrales (57 artículos seleccionados de 102 presentaciones); Clasificación combinada de tumores cerebrales patológicos y de resonancia magnética (4 artículos seleccionados de 5 presentaciones); herramientas que permiten la traducción clínica de algoritmos de computación de imágenes (2 artículos seleccionados de 3 presentaciones). Nota de contenido: Brain Lesion Image Analysis -- Brain Tumor Image Segmentation -- Combined MRI and Pathology Brain Tumor Classification -- Tools Allowing Clinical Translation of Image Computing Algorithms. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 5th International Workshop, BrainLes 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Revised Selected Papers, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVI, 398 p. 174 ilustraciones, 148 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-46643-5 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 Aprendizaje automático Software de la aplicacion Sistemas de reconocimiento de patrones Ordenadores Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Reconocimiento de patrones automatizado Entornos informáticos Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNCS 11992 y 11993 constituye las actas minuciosamente arbitradas del 5.º Taller Internacional sobre Lesiones Cerebrales MICCAI, BrainLes 2019, el desafío Internacional de Segmentación Multimodal de Tumores Cerebrales (BraTS), el Desafío de Medicina Computacional de Precisión: Desafío de Radiología-Patología en la Clasificación de Tumores Cerebrales ( CPM-RadPath), así como la sesión tutorial sobre Herramientas que permiten la traducción clínica de algoritmos de computación de imágenes (TACTICAL). Estos se llevaron a cabo conjuntamente en la Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los artículos revisados seleccionados presentados en estos volúmenes se organizaron en las siguientes secciones temáticas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales (12 artículos seleccionados de 32 presentaciones); segmentación de imágenes de tumores cerebrales (57 artículos seleccionados de 102 presentaciones); Clasificación combinada de tumores cerebrales patológicos y de resonancia magnética (4 artículos seleccionados de 5 presentaciones); herramientas que permiten la traducción clínica de algoritmos de computación de imágenes (2 artículos seleccionados de 3 presentaciones). Nota de contenido: Brain Lesion Image Analysis -- Brain Tumor Image Segmentation -- Combined MRI and Pathology Brain Tumor Classification -- Tools Allowing Clinical Translation of Image Computing Algorithms. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 5th International Workshop, BrainLes 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Revised Selected Papers, Part II [documento electrónico] / Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XVI, 398 p. 174 ilustraciones, 148 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-46643-5
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Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Software de la aplicacion Sistemas de reconocimiento de patrones Ordenadores Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Reconocimiento de patrones automatizado Entornos informáticos Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNCS 11992 y 11993 constituye las actas minuciosamente arbitradas del 5.º Taller Internacional sobre Lesiones Cerebrales MICCAI, BrainLes 2019, el desafío Internacional de Segmentación Multimodal de Tumores Cerebrales (BraTS), el Desafío de Medicina Computacional de Precisión: Desafío de Radiología-Patología en la Clasificación de Tumores Cerebrales ( CPM-RadPath), así como la sesión tutorial sobre Herramientas que permiten la traducción clínica de algoritmos de computación de imágenes (TACTICAL). Estos se llevaron a cabo conjuntamente en la Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los artículos revisados seleccionados presentados en estos volúmenes se organizaron en las siguientes secciones temáticas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales (12 artículos seleccionados de 32 presentaciones); segmentación de imágenes de tumores cerebrales (57 artículos seleccionados de 102 presentaciones); Clasificación combinada de tumores cerebrales patológicos y de resonancia magnética (4 artículos seleccionados de 5 presentaciones); herramientas que permiten la traducción clínica de algoritmos de computación de imágenes (2 artículos seleccionados de 3 presentaciones). Nota de contenido: Brain Lesion Image Analysis -- Brain Tumor Image Segmentation -- Combined MRI and Pathology Brain Tumor Classification -- Tools Allowing Clinical Translation of Image Computing Algorithms. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 6th International Workshop, BrainLes 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Revised Selected Papers, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XX, 529 p. 197 ilustraciones, 180 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-72084-1 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 Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Reconocimiento de patrones automatizado Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 12658 y 12659 constituye las actas minuciosamente arbitradas del 6.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2020, el desafío internacional de segmentación multimodal de tumores cerebrales (BraTS) y el desafío de medicina computacional de precisión: desafío de radiología-patología en la clasificación de tumores cerebrales. (CPM-RadPath) desafío. Estos se llevaron a cabo conjuntamente en la 23.ª Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020.* Los artículos seleccionados revisados presentados en estos volúmenes se organizaron en las siguientes secciones temáticas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales ( 16 artículos seleccionados de 21 presentaciones); segmentación de imágenes de tumores cerebrales (69 artículos seleccionados de 75 presentaciones); y medicina de precisión computacional: desafío de radiología-patología en la clasificación de tumores cerebrales (6 artículos seleccionados de 6 presentaciones). *El taller y desafíos se realizaron de manera virtual. Nota de contenido: Invited Papers -- Glioma Diagnosis and Classification: Illuminating the Gold Standard -- Multiple Sclerosis Lesion Segmentation - A Survey of Supervised CNN-Based Methods -- Computational Diagnostics of GBM Tumors in the Era of Radiomics and Radiogenomics -- Brain Lesion Image Analysis -- Automatic Segmentation of Non-Tumor Tissues in Glioma MR Brain Images Using Deformable Registration with Partial Convolutional Networks -- Convolutional neural network with asymmetric encoding and decoding structure for brain vessel segmentation on computed tomographic angiography -- Volume Preserving Brain Lesion Segmentation -- Microstructural modulations in the hippocampus allow to characterizing relapsing-remitting versus primary progressive multiple sclerosis -- Symmetric-Constrained Irregular Structure Inpainting for Brain MRI Registration with Tumor Pathology -- Multivariate analysis is sufficient for lesion-behaviour mapping -- Label-Efficient Multi-Task Segmentation using Contrastive Learning -- Spatio-temporal Learning from Longitudinal Data for Multiple Sclerosis Lesion Segmentation -- MMSSD: Multi-scale and Multi-level Single Shot Detector for Brain Metastases Detection -- Unsupervised 3D Brain Anomaly Detection -- Assessing Lesion Segmentation Bias of Neural Networks on Motion Corrupted Brain MRI Tejas Sudharshan Mathai, Yi Wang, Nathan Cross -- Estimating Glioblastoma Biophysical Growth Parameters Using Deep Learning Regression -- Bayesian Skip Net: Building on Prior Information for the Prediction and Segmentation of Stroke Lesions -- Brain Tumor Segmentation -- Brain Tumor Segmentation Using Dual-Path Attention U-net in 3D MRI Images -- Multimodal Brain Image Analysis and Survival Prediction -- Using Neuromorphic Attention-based Neural Networks -- Context Aware 3D UNet for Brain Tumor Segmentation -- Modality-Pairing Learning for Brain Tumor Segmentation -- Transfer Learning for Brain Tumor Segmentation -- Efficient embedding network for 3D brain tumor segmentation -- Segmentation of the multimodal brain tumor images used Res-U-Net -- Vox2Vox: 3D-GAN for Brain Tumour Segmentation -- Automatic Brain Tumor Segmentation with Scale Attention Network -- Impact of Spherical Coordinates Transformation Pre-processing in Deep Convolution Neural Networks for Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Overall Survival Prediction for Glioblastoma on Pre-Treatment MRI Using Robust Radiomics and Priors -- Glioma segmentation using encoder-decoder network and survival prediction based on cox analysis -- Brain tumor segmentation with self-ensembled, deeply-supervised 3D U-net neural networks: a BraTS 2020 challenge solution -- Brain tumour segmentation using a triplanar ensemble of U-Nets on MR images -- MRI brain tumor segmentation using a 2D-3D U-Net ensemble -- Multimodal Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction Using a 3D Self-Ensemble ResUNet -- MRI Brain Tumor Segmentation and Uncertainty Estimation using 3D-UNet architectures -- Utility of Brain Parcellation in Enhancing Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Uncertainty-driven refinement of tumor core segmentation using 3D-to-2D networks with label uncertainty -- Multi-Decoder Networks with Multi-Denoising Inputs for Tumor Segmentation -- MultiATTUNet: Brain Tumor Segmentation and Survival Multitasking -- A Two-Stage Cascade Model with Variational Autoencoders and Attention Gates for MRI Brain Tumor Segmentation -- Ensemble of Two Dimensional Networks for Bain Tumor Segmentation -- Cascaded Coarse-to-Fine Neural Network for Brain Tumor Segmentation -- Low-Rank Convolutional Networks for Brain Tumor Segmentation -- Brain tumour segmentation using cascaded 3D densely-connected U-net -- Segmentation then Prediction: A Multi-task Solution to Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Enhancing MRI Brain Tumor Segmentation with an Additional Classification Network -- Self-training for Brain Tumour Segmentation with Uncertainty Estimation and Biophysics-Guided Survival Prediction. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : 6th International Workshop, BrainLes 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Revised Selected Papers, Part I [documento electrónico] / Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XX, 529 p. 197 ilustraciones, 180 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-72084-1
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 Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Reconocimiento de patrones automatizado Biología Computacional y de Sistemas Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 12658 y 12659 constituye las actas minuciosamente arbitradas del 6.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2020, el desafío internacional de segmentación multimodal de tumores cerebrales (BraTS) y el desafío de medicina computacional de precisión: desafío de radiología-patología en la clasificación de tumores cerebrales. (CPM-RadPath) desafío. Estos se llevaron a cabo conjuntamente en la 23.ª Conferencia sobre Computación de Imágenes Médicas para Intervenciones Asistidas por Computadora, MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020.* Los artículos seleccionados revisados presentados en estos volúmenes se organizaron en las siguientes secciones temáticas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales ( 16 artículos seleccionados de 21 presentaciones); segmentación de imágenes de tumores cerebrales (69 artículos seleccionados de 75 presentaciones); y medicina de precisión computacional: desafío de radiología-patología en la clasificación de tumores cerebrales (6 artículos seleccionados de 6 presentaciones). *El taller y desafíos se realizaron de manera virtual. Nota de contenido: Invited Papers -- Glioma Diagnosis and Classification: Illuminating the Gold Standard -- Multiple Sclerosis Lesion Segmentation - A Survey of Supervised CNN-Based Methods -- Computational Diagnostics of GBM Tumors in the Era of Radiomics and Radiogenomics -- Brain Lesion Image Analysis -- Automatic Segmentation of Non-Tumor Tissues in Glioma MR Brain Images Using Deformable Registration with Partial Convolutional Networks -- Convolutional neural network with asymmetric encoding and decoding structure for brain vessel segmentation on computed tomographic angiography -- Volume Preserving Brain Lesion Segmentation -- Microstructural modulations in the hippocampus allow to characterizing relapsing-remitting versus primary progressive multiple sclerosis -- Symmetric-Constrained Irregular Structure Inpainting for Brain MRI Registration with Tumor Pathology -- Multivariate analysis is sufficient for lesion-behaviour mapping -- Label-Efficient Multi-Task Segmentation using Contrastive Learning -- Spatio-temporal Learning from Longitudinal Data for Multiple Sclerosis Lesion Segmentation -- MMSSD: Multi-scale and Multi-level Single Shot Detector for Brain Metastases Detection -- Unsupervised 3D Brain Anomaly Detection -- Assessing Lesion Segmentation Bias of Neural Networks on Motion Corrupted Brain MRI Tejas Sudharshan Mathai, Yi Wang, Nathan Cross -- Estimating Glioblastoma Biophysical Growth Parameters Using Deep Learning Regression -- Bayesian Skip Net: Building on Prior Information for the Prediction and Segmentation of Stroke Lesions -- Brain Tumor Segmentation -- Brain Tumor Segmentation Using Dual-Path Attention U-net in 3D MRI Images -- Multimodal Brain Image Analysis and Survival Prediction -- Using Neuromorphic Attention-based Neural Networks -- Context Aware 3D UNet for Brain Tumor Segmentation -- Modality-Pairing Learning for Brain Tumor Segmentation -- Transfer Learning for Brain Tumor Segmentation -- Efficient embedding network for 3D brain tumor segmentation -- Segmentation of the multimodal brain tumor images used Res-U-Net -- Vox2Vox: 3D-GAN for Brain Tumour Segmentation -- Automatic Brain Tumor Segmentation with Scale Attention Network -- Impact of Spherical Coordinates Transformation Pre-processing in Deep Convolution Neural Networks for Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Overall Survival Prediction for Glioblastoma on Pre-Treatment MRI Using Robust Radiomics and Priors -- Glioma segmentation using encoder-decoder network and survival prediction based on cox analysis -- Brain tumor segmentation with self-ensembled, deeply-supervised 3D U-net neural networks: a BraTS 2020 challenge solution -- Brain tumour segmentation using a triplanar ensemble of U-Nets on MR images -- MRI brain tumor segmentation using a 2D-3D U-Net ensemble -- Multimodal Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction Using a 3D Self-Ensemble ResUNet -- MRI Brain Tumor Segmentation and Uncertainty Estimation using 3D-UNet architectures -- Utility of Brain Parcellation in Enhancing Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Uncertainty-driven refinement of tumor core segmentation using 3D-to-2D networks with label uncertainty -- Multi-Decoder Networks with Multi-Denoising Inputs for Tumor Segmentation -- MultiATTUNet: Brain Tumor Segmentation and Survival Multitasking -- A Two-Stage Cascade Model with Variational Autoencoders and Attention Gates for MRI Brain Tumor Segmentation -- Ensemble of Two Dimensional Networks for Bain Tumor Segmentation -- Cascaded Coarse-to-Fine Neural Network for Brain Tumor Segmentation -- Low-Rank Convolutional Networks for Brain Tumor Segmentation -- Brain tumour segmentation using cascaded 3D densely-connected U-net -- Segmentation then Prediction: A Multi-task Solution to Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Enhancing MRI Brain Tumor Segmentation with an Additional Classification Network -- Self-training for Brain Tumour Segmentation with Uncertainty Estimation and Biophysics-Guided Survival Prediction. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
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