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Autor Reyes, Mauricio |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaBrainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries / Crimi, Alessandro ; Bakas, Spyridon ; Kuijf, Hugo ; Keyvan, Farahani ; Reyes, Mauricio ; van Walsum, Theo
TÃtulo : 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. Idioma : Inglés (eng) 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 BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: 006.37 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11383 y 11384 constituye artÃculos seleccionados revisados ​​del 4.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2018, asà 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 artÃculos 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 desafÃo en la segmentación cerebral por RM; medicina computacional de precisión; Taller de accidentes cerebrovasculares sobre desafÃos 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. . Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set LNCS 11383 and 11384 constitutes revised selected papers from the 4th International MICCAI Brainlesion Workshop, BrainLes 2018, as well as the International Multimodal Brain Tumor Segmentation, BraTS, Ischemic Stroke Lesion Segmentation, ISLES, MR Brain Image Segmentation, MRBrainS18, Computational Precision Medicine, CPM, and Stroke Workshop on Imaging and Treatment Challenges, SWITCH, which were held jointly at the Medical Image Computing for Computer Assisted Intervention Conference, MICCAI, in Granada, Spain, in September 2018. The 92 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 95 submissions. They were organized in topical sections named: 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 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
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 Aprendizaje automático Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Informática de la Salud Redes de comunicación informática Reconocimiento de patrones automatizado BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: 006.37 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11383 y 11384 constituye artÃculos seleccionados revisados ​​del 4.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2018, asà 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 artÃculos 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 desafÃo en la segmentación cerebral por RM; medicina computacional de precisión; Taller de accidentes cerebrovasculares sobre desafÃos 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. . Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set LNCS 11383 and 11384 constitutes revised selected papers from the 4th International MICCAI Brainlesion Workshop, BrainLes 2018, as well as the International Multimodal Brain Tumor Segmentation, BraTS, Ischemic Stroke Lesion Segmentation, ISLES, MR Brain Image Segmentation, MRBrainS18, Computational Precision Medicine, CPM, and Stroke Workshop on Imaging and Treatment Challenges, SWITCH, which were held jointly at the Medical Image Computing for Computer Assisted Intervention Conference, MICCAI, in Granada, Spain, in September 2018. The 92 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 95 submissions. They were organized in topical sections named: 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 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. Idioma : Inglés (eng) 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 BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: 006.37 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11383 y 11384 constituye artÃculos seleccionados revisados ​​del 4.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2018, asà 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 artÃculos 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 desafÃo en la segmentación cerebral por RM; medicina computacional de precisión; Taller de accidentes cerebrovasculares sobre desafÃos 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. . Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set LNCS 11383 and 11384 constitutes revised selected papers from the 4th International MICCAI Brainlesion Workshop, BrainLes 2018, as well as the International Multimodal Brain Tumor Segmentation, BraTS, Ischemic Stroke Lesion Segmentation, ISLES, MR Brain Image Segmentation, MRBrainS18, Computational Precision Medicine, CPM, and Stroke Workshop on Imaging and Treatment Challenges, SWITCH, which were held jointly at the Medical Image Computing for Computer Assisted Intervention Conference, MICCAI, in Granada, Spain, in September 2018. The 92 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 95 submissions. They were organized in topical sections named: 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 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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Idioma : Inglés (eng)
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 BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: 006.37 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes LNCS 11383 y 11384 constituye artÃculos seleccionados revisados ​​del 4.º Taller internacional sobre lesiones cerebrales MICCAI, BrainLes 2018, asà 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 artÃculos 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 desafÃo en la segmentación cerebral por RM; medicina computacional de precisión; Taller de accidentes cerebrovasculares sobre desafÃos 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. . Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set LNCS 11383 and 11384 constitutes revised selected papers from the 4th International MICCAI Brainlesion Workshop, BrainLes 2018, as well as the International Multimodal Brain Tumor Segmentation, BraTS, Ischemic Stroke Lesion Segmentation, ISLES, MR Brain Image Segmentation, MRBrainS18, Computational Precision Medicine, CPM, and Stroke Workshop on Imaging and Treatment Challenges, SWITCH, which were held jointly at the Medical Image Computing for Computer Assisted Intervention Conference, MICCAI, in Granada, Spain, in September 2018. The 92 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 95 submissions. They were organized in topical sections named: 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : Third International Workshop, BrainLes 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Quebec City, QC, Canada, September 14, 2017, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, ; Kuijf, Hugo, ; Menze, Bjoern, ; Reyes, Mauricio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 517 p. 233 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-75238-9 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 Inteligencia artificial Informática Estadistica matematica Informática Médica Probabilidad y EstadÃstica en Informática Informática de la Salud Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye una selección revisada de artÃculos del Tercer Taller Internacional MICCAI sobre Lesiones Cerebrales, BrainLes 2017, asà como de los desafÃos de segmentación Internacional Multimodal Brain Tumor Segmentation, BraTS e White Matter Hyperintensities, WMH, que se llevaron a cabo conjuntamente en Medical Image Computing for Computer. Conferencia de Intervención Asistida, MICCAI, en la ciudad de Quebec, Canadá, en septiembre de 2017. Los 40 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 46 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales; segmentación de imágenes de tumores cerebrales; y segmentación de imágenes de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico. Nota de contenido: Invited Talks -- Dice overlap measures for objects of unknown number: Application to lesion segmentation -- Lesion Detection, Segmentation and Prediction in Multiple Sclerosis Clinical Trials -- Brain Lesion Image Analysis -- Automated Segmentation of Multiple Sclerosis Lesions using Multi-Dimensional Gated Recurrent Units -- Joint Intensity Fusion Image Synthesis Applied to Multiple Sclerosis Lesion Segmentation -- MARCEL (inter-Modality Ane Registration with CorELation ratio): An Application for Brain Shift Correction in Ultrasound-Guided Brain Tumor Resection -- Generalised Wasserstein Dice Score for Imbalanced Multi-class Segmentation using Holistic Convolutional Networks -- Overall Survival Time Prediction for High Grade Gliomas based on Sparse Representation Framework -- Traumatic Brain Lesion Quantication based on Mean Diusivity Changes -- Pairwise, Ordinal Outlier Detection of Traumatic Brain Injuries -- Sub-Acute & Chronic Ischemic Stroke Lesion MRI Segmentation -- Brain Tumor Segmentation Using an Adversarial Network -- Brain Cancer Imaging Phenomics Toolkit (brain-CaPTk): An Interactive Platform for Quantitative Analysis of Glioblastoma -- Brain Tumor Image Segmentation -- Deep Learning based Multimodal Brain Tumor Diagnosis -- Multimodal Brain Tumor Segmentation using Ensemble of Forest Method -- Pooling-free fully convolutional networks with dense skip connections for semantic segmentation, with application to brain tumor segmentation -- Automatic Brain Tumor Segmentation using Cascaded Anisotropic Convolutional Neural Networks -- 3D Brain Tumor Segmentation through Integrating Multiple 2D FCNNs -- MRI Brain Tumor Segmentation and Patient Survival Prediction using Random Forests and Fully Convolutional Networks -- Automatic Segmentation and Overall Survival Prediction in Gliomas using Fully Convolutional Neural Network and Texture Analysis -- Multimodal Brain Tumor Segmentation Using 3D Convolutional Networks -- A Conditional Adversarial Network for SemanticSegmentation of Brain Tumor -- Dilated Convolutions for Brain Tumor Segmentation in MRI Scans -- Residual Encoder and Convolutional Decoder Neural Network for Glioma Segmentation -- TPCNN: Two-phase Patch-based Convolutional Neural Network for Automatic Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Brain Tumor Segmentation and Radiomics Survival Prediction: Contribution to the BRATS 2017 Challenge -- Multi-modal PixelNet for Brain Tumor Segmentation -- Brain Tumor Segmentation using Dense Fully Convolutional Neural Network -- Brain Tumor Segmentation in MRI Scans using Deeply-Supervised Neural Networks -- Brain Tumor Segmentation and Parsing on MRIs using Multiresolution Neural Networks -- Brain Tumor Segmentation using Deep Fully Convolutional Neural Networks -- Glioblastoma and Survival Prediction -- MRI Augmentation via Elastic Registration for Brain Lesions Segmentation -- Cascaded V-Net using ROI masks for brain tumor segmentation -- Brain Tumor Segmentation using a 3D FCN with Multi-Scale Loss -- Brain tumor segmentation using a multi-path CNN based method -- 3D Deep Neural Network-Based Brain Tumor Segmentation Using Multimodality Magnetic Resonance Sequences -- Automated Brain Tumor Segmentation on Magnetic Resonance Images (MRIs) and Patient Overall Survival Prediction using Support Vector Machines -- Ensembles of Multiple Models and Architectures for Robust Brain Tumour Segmentation -- Tumor segmentation from multimodal MRI using random forest with superpixel and tensor based feature extraction -- Towards Uncertainty-assisted Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Ischemic Stroke Lesion Image Segmentation -- WMH Segmentation Challenge: a Texture-based Classication Approach -- White Matter Hyperintensities Segmentation In a Few Seconds Using Fully Convolutional Network and Transfer Learning. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from the Third International MICCAI Brainlesion Workshop, BrainLes 2017, as well as the International Multimodal Brain Tumor Segmentation, BraTS, and White Matter Hyperintensities, WMH, segmentation challenges, which were held jointly at the Medical Image computing for Computer Assisted Intervention Conference, MICCAI, in Quebec City, Canada, in September 2017. The 40 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 46 submissions. They were organized in topical sections named: brain lesion image analysis; brain tumor image segmentation; and ischemic stroke lesion image segmentation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries : Third International Workshop, BrainLes 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Quebec City, QC, Canada, September 14, 2017, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Crimi, Alessandro, ; Bakas, Spyridon, ; Kuijf, Hugo, ; Menze, Bjoern, ; Reyes, Mauricio, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIII, 517 p. 233 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-75238-9
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 Inteligencia artificial Informática Estadistica matematica Informática Médica Probabilidad y EstadÃstica en Informática Informática de la Salud Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye una selección revisada de artÃculos del Tercer Taller Internacional MICCAI sobre Lesiones Cerebrales, BrainLes 2017, asà como de los desafÃos de segmentación Internacional Multimodal Brain Tumor Segmentation, BraTS e White Matter Hyperintensities, WMH, que se llevaron a cabo conjuntamente en Medical Image Computing for Computer. Conferencia de Intervención Asistida, MICCAI, en la ciudad de Quebec, Canadá, en septiembre de 2017. Los 40 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 46 presentaciones. Se organizaron en secciones temáticas denominadas: análisis de imágenes de lesiones cerebrales; segmentación de imágenes de tumores cerebrales; y segmentación de imágenes de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico. Nota de contenido: Invited Talks -- Dice overlap measures for objects of unknown number: Application to lesion segmentation -- Lesion Detection, Segmentation and Prediction in Multiple Sclerosis Clinical Trials -- Brain Lesion Image Analysis -- Automated Segmentation of Multiple Sclerosis Lesions using Multi-Dimensional Gated Recurrent Units -- Joint Intensity Fusion Image Synthesis Applied to Multiple Sclerosis Lesion Segmentation -- MARCEL (inter-Modality Ane Registration with CorELation ratio): An Application for Brain Shift Correction in Ultrasound-Guided Brain Tumor Resection -- Generalised Wasserstein Dice Score for Imbalanced Multi-class Segmentation using Holistic Convolutional Networks -- Overall Survival Time Prediction for High Grade Gliomas based on Sparse Representation Framework -- Traumatic Brain Lesion Quantication based on Mean Diusivity Changes -- Pairwise, Ordinal Outlier Detection of Traumatic Brain Injuries -- Sub-Acute & Chronic Ischemic Stroke Lesion MRI Segmentation -- Brain Tumor Segmentation Using an Adversarial Network -- Brain Cancer Imaging Phenomics Toolkit (brain-CaPTk): An Interactive Platform for Quantitative Analysis of Glioblastoma -- Brain Tumor Image Segmentation -- Deep Learning based Multimodal Brain Tumor Diagnosis -- Multimodal Brain Tumor Segmentation using Ensemble of Forest Method -- Pooling-free fully convolutional networks with dense skip connections for semantic segmentation, with application to brain tumor segmentation -- Automatic Brain Tumor Segmentation using Cascaded Anisotropic Convolutional Neural Networks -- 3D Brain Tumor Segmentation through Integrating Multiple 2D FCNNs -- MRI Brain Tumor Segmentation and Patient Survival Prediction using Random Forests and Fully Convolutional Networks -- Automatic Segmentation and Overall Survival Prediction in Gliomas using Fully Convolutional Neural Network and Texture Analysis -- Multimodal Brain Tumor Segmentation Using 3D Convolutional Networks -- A Conditional Adversarial Network for SemanticSegmentation of Brain Tumor -- Dilated Convolutions for Brain Tumor Segmentation in MRI Scans -- Residual Encoder and Convolutional Decoder Neural Network for Glioma Segmentation -- TPCNN: Two-phase Patch-based Convolutional Neural Network for Automatic Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Brain Tumor Segmentation and Radiomics Survival Prediction: Contribution to the BRATS 2017 Challenge -- Multi-modal PixelNet for Brain Tumor Segmentation -- Brain Tumor Segmentation using Dense Fully Convolutional Neural Network -- Brain Tumor Segmentation in MRI Scans using Deeply-Supervised Neural Networks -- Brain Tumor Segmentation and Parsing on MRIs using Multiresolution Neural Networks -- Brain Tumor Segmentation using Deep Fully Convolutional Neural Networks -- Glioblastoma and Survival Prediction -- MRI Augmentation via Elastic Registration for Brain Lesions Segmentation -- Cascaded V-Net using ROI masks for brain tumor segmentation -- Brain Tumor Segmentation using a 3D FCN with Multi-Scale Loss -- Brain tumor segmentation using a multi-path CNN based method -- 3D Deep Neural Network-Based Brain Tumor Segmentation Using Multimodality Magnetic Resonance Sequences -- Automated Brain Tumor Segmentation on Magnetic Resonance Images (MRIs) and Patient Overall Survival Prediction using Support Vector Machines -- Ensembles of Multiple Models and Architectures for Robust Brain Tumour Segmentation -- Tumor segmentation from multimodal MRI using random forest with superpixel and tensor based feature extraction -- Towards Uncertainty-assisted Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction -- Ischemic Stroke Lesion Image Segmentation -- WMH Segmentation Challenge: a Texture-based Classication Approach -- White Matter Hyperintensities Segmentation In a Few Seconds Using Fully Convolutional Network and Transfer Learning. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from the Third International MICCAI Brainlesion Workshop, BrainLes 2017, as well as the International Multimodal Brain Tumor Segmentation, BraTS, and White Matter Hyperintensities, WMH, segmentation challenges, which were held jointly at the Medical Image computing for Computer Assisted Intervention Conference, MICCAI, in Quebec City, Canada, in September 2017. The 40 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 46 submissions. They were organized in topical sections named: brain lesion image analysis; brain tumor image segmentation; and ischemic stroke lesion image segmentation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clinical Decision Support : Second International Workshop, iMIMIC 2019, and 9th International Workshop, ML-CDS 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Suzuki, Kenji, ; Reyes, Mauricio, ; Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Konukoglu, Ender, ; Glocker, Ben, ; Wiest, Roland, ; Gur, Yaniv, ; Greenspan, Hayit, ; Madabhushi, Anant, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVI, 93 p. 40 ilustraciones, 35 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-33850-3 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: Inteligencia artificial Informática de la Salud Lenguajes formales y teorÃa de los autómatas Visión por computador TeorÃa de las máquinas Informática Médica Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Segundo Taller Internacional sobre Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial en Computación de Imágenes Médicas, iMIMIC 2019, y el 9º Taller Internacional sobre Aprendizaje Multimodal para el Apoyo a la Decisión ClÃnica, ML-CDS 2019, celebrado en conjunto con el 22º Taller Internacional Conferencia sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 7 artÃculos completos presentados en iMIMIC 2019 y los 3 artÃculos completos presentados en ML-CDS 2019 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 10 presentaciones para iMIMIC y numerosas presentaciones a ML-CDS. Los artÃculos de iMIMIC se centran en presentar los desafÃos y oportunidades relacionados con el tema de la interpretabilidad de los sistemas de aprendizaje automático en el contexto de las imágenes médicas y la intervención asistida por computadora. 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. . Nota de contenido: Second International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing (iMIMIC 2019) -- Testing the robustness of attribution methods for convolutional neural networks in MRI-based Alzheimer's disease classification -- UBS: A Dimension-Agnostic Metric for Concept Vector Interpretability Applied to Radiomics -- Generation of Multimodal Justification Using Visual Word Constraint Model for Explainable Computer-Aided Diagnosis -- Incorporating Task-Specific Structural Knowledge into CNNs for Brain Midline Shift Detection -- Guideline-based Additive Explanation for Computer-Aided Diagnosis of Lung Nodules -- Deep neural network or dermatologist? -- Towards Interpretability of Segmentation Networks by analyzing DeepDreams -- 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support (ML-CDS 2019) -- Towards Automatic Diagnosis from Multi-modal Medical Data -- Deep Learning based Multi-Modal Registration for Retinal Imaging.-Automated Enriched Medical Concept Generation for Chest X-ray Images. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the Second International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2019, and the 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support, ML-CDS 2019, held in conjunction with the 22nd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. The 7 full papers presented at iMIMIC 2019 and the 3 full papers presented at ML-CDS 2019 were carefully reviewed and selected from 10 submissions to iMIMIC and numerous submissions to ML-CDS. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. The ML-CDS papers discuss machine learning on multimodal data sets for clinical decision support and treatment planning. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing and Multimodal Learning for Clinical Decision Support : Second International Workshop, iMIMIC 2019, and 9th International Workshop, ML-CDS 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Suzuki, Kenji, ; Reyes, Mauricio, ; Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Konukoglu, Ender, ; Glocker, Ben, ; Wiest, Roland, ; Gur, Yaniv, ; Greenspan, Hayit, ; Madabhushi, Anant, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVI, 93 p. 40 ilustraciones, 35 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-33850-3
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: Inteligencia artificial Informática de la Salud Lenguajes formales y teorÃa de los autómatas Visión por computador TeorÃa de las máquinas Informática Médica Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Segundo Taller Internacional sobre Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial en Computación de Imágenes Médicas, iMIMIC 2019, y el 9º Taller Internacional sobre Aprendizaje Multimodal para el Apoyo a la Decisión ClÃnica, ML-CDS 2019, celebrado en conjunto con el 22º Taller Internacional Conferencia sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 7 artÃculos completos presentados en iMIMIC 2019 y los 3 artÃculos completos presentados en ML-CDS 2019 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 10 presentaciones para iMIMIC y numerosas presentaciones a ML-CDS. Los artÃculos de iMIMIC se centran en presentar los desafÃos y oportunidades relacionados con el tema de la interpretabilidad de los sistemas de aprendizaje automático en el contexto de las imágenes médicas y la intervención asistida por computadora. 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. . Nota de contenido: Second International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing (iMIMIC 2019) -- Testing the robustness of attribution methods for convolutional neural networks in MRI-based Alzheimer's disease classification -- UBS: A Dimension-Agnostic Metric for Concept Vector Interpretability Applied to Radiomics -- Generation of Multimodal Justification Using Visual Word Constraint Model for Explainable Computer-Aided Diagnosis -- Incorporating Task-Specific Structural Knowledge into CNNs for Brain Midline Shift Detection -- Guideline-based Additive Explanation for Computer-Aided Diagnosis of Lung Nodules -- Deep neural network or dermatologist? -- Towards Interpretability of Segmentation Networks by analyzing DeepDreams -- 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support (ML-CDS 2019) -- Towards Automatic Diagnosis from Multi-modal Medical Data -- Deep Learning based Multi-Modal Registration for Retinal Imaging.-Automated Enriched Medical Concept Generation for Chest X-ray Images. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the Second International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2019, and the 9th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support, ML-CDS 2019, held in conjunction with the 22nd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. The 7 full papers presented at iMIMIC 2019 and the 3 full papers presented at ML-CDS 2019 were carefully reviewed and selected from 10 submissions to iMIMIC and numerous submissions to ML-CDS. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. The ML-CDS papers discuss machine learning on multimodal data sets for clinical decision support and treatment planning. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, and Topological Data Analysis and Its Applications for Medical Data : 4th International Workshop, iMIMIC 2021, and 1st International Workshop, TDA4MedicalData 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Reyes, Mauricio, ; Henriques Abreu, Pedro, ; Cardoso, Jaime, ; Hajij, Mustafa, ; Zamzmi, Ghada, ; Rahul, Paul, ; Thakur, Lokendra, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: X, 129 p. 3 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-87444-5 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 Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aprendizaje automático BiologÃa Computacional y de Sistemas TeorÃa de la Computación Bioinformática Informática Procesamiento de imágenes Visión por computador Clasificación: 6 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 4to Taller Internacional sobre Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial en Computación de Imágenes Médicas, iMIMIC 2020, y el Primer Taller Internacional sobre Análisis de Datos Topológicos y sus Aplicaciones para Datos Médicos, TDA4MedicalData 2021, celebrado el 27 de septiembre de 2021. , en conjunto con la 24.a Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2021. Los 7 artÃculos completos presentados en iMIMIC 2021 y los 5 artÃculos completos realizados en TDA4MedicalData 2021 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 12 presentaciones cada uno. Los artÃculos de iMIMIC se centran en presentar los desafÃos y oportunidades relacionados con el tema de la interpretabilidad de los sistemas de aprendizaje automático en el contexto de las imágenes médicas y la intervención asistida por computadora. TDA4MedicalData se centra en el uso de técnicas TDA para mejorar el rendimiento, la generalización, la eficiencia y la explicabilidad de los métodos actuales aplicados a los datos médicos. Nota de contenido: iMIMIC 2021 Workshop -- Interpretable Deep Learning for Surgical Tool Management -- Soft Attention Improves Skin Cancer Classification Performance -- Deep Gradient based on Collective Arti cial Intelligence for AD Diagnosis and Prognosis -- This explains That: Congruent Image-Report Generation for Explainable Medical Image Analysis with Cyclic Generative Adversarial Networks -- Visual Explanation by Unifying Adversarial Generation and Feature Importance Attributions -- The Effect of the Loss on Generalization: Empirical Study on Synthetic Lung Nodule Data -- Voxel-level Importance Maps for Interpretable Brain Age Estimation -- TDA4MedicalData Workshop -- Lattice Paths for Persistent Diagrams -- Neighborhood complex based machine learning (NCML) models for drug design -- Predictive modelling of highly multiplexed tumour tissue images by graph neural networks -- Statistical modeling of pulmonary vasculatures with topological priors in CT volumes -- Topological Detection of Alzheimer's Disease using Betti Curves. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the 4th International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2020, and the First International Workshop on Topological Data Analysis and Its Applications for Medical Data, TDA4MedicalData 2021, held on September 27, 2021, in conjunction with the 24th International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2021. The 7 full papers presented at iMIMIC 2021 and 5 full papers held at TDA4MedicalData 2021 were carefully reviewed and selected from 12 submissions each. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. TDA4MedicalData is focusing on using TDA techniques to enhance the performance, generalizability, efficiency, and explainability of the current methods applied to medical data. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, and Topological Data Analysis and Its Applications for Medical Data : 4th International Workshop, iMIMIC 2021, and 1st International Workshop, TDA4MedicalData 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Reyes, Mauricio, ; Henriques Abreu, Pedro, ; Cardoso, Jaime, ; Hajij, Mustafa, ; Zamzmi, Ghada, ; Rahul, Paul, ; Thakur, Lokendra, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - X, 129 p. 3 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-87444-5
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 Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aprendizaje automático BiologÃa Computacional y de Sistemas TeorÃa de la Computación Bioinformática Informática Procesamiento de imágenes Visión por computador Clasificación: 6 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 4to Taller Internacional sobre Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial en Computación de Imágenes Médicas, iMIMIC 2020, y el Primer Taller Internacional sobre Análisis de Datos Topológicos y sus Aplicaciones para Datos Médicos, TDA4MedicalData 2021, celebrado el 27 de septiembre de 2021. , en conjunto con la 24.a Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2021. Los 7 artÃculos completos presentados en iMIMIC 2021 y los 5 artÃculos completos realizados en TDA4MedicalData 2021 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 12 presentaciones cada uno. Los artÃculos de iMIMIC se centran en presentar los desafÃos y oportunidades relacionados con el tema de la interpretabilidad de los sistemas de aprendizaje automático en el contexto de las imágenes médicas y la intervención asistida por computadora. TDA4MedicalData se centra en el uso de técnicas TDA para mejorar el rendimiento, la generalización, la eficiencia y la explicabilidad de los métodos actuales aplicados a los datos médicos. Nota de contenido: iMIMIC 2021 Workshop -- Interpretable Deep Learning for Surgical Tool Management -- Soft Attention Improves Skin Cancer Classification Performance -- Deep Gradient based on Collective Arti cial Intelligence for AD Diagnosis and Prognosis -- This explains That: Congruent Image-Report Generation for Explainable Medical Image Analysis with Cyclic Generative Adversarial Networks -- Visual Explanation by Unifying Adversarial Generation and Feature Importance Attributions -- The Effect of the Loss on Generalization: Empirical Study on Synthetic Lung Nodule Data -- Voxel-level Importance Maps for Interpretable Brain Age Estimation -- TDA4MedicalData Workshop -- Lattice Paths for Persistent Diagrams -- Neighborhood complex based machine learning (NCML) models for drug design -- Predictive modelling of highly multiplexed tumour tissue images by graph neural networks -- Statistical modeling of pulmonary vasculatures with topological priors in CT volumes -- Topological Detection of Alzheimer's Disease using Betti Curves. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the 4th International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2020, and the First International Workshop on Topological Data Analysis and Its Applications for Medical Data, TDA4MedicalData 2021, held on September 27, 2021, in conjunction with the 24th International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2021. The 7 full papers presented at iMIMIC 2021 and 5 full papers held at TDA4MedicalData 2021 were carefully reviewed and selected from 12 submissions each. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. TDA4MedicalData is focusing on using TDA techniques to enhance the performance, generalizability, efficiency, and explainability of the current methods applied to medical data. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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