Autor Sommer, Stefan
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Título : 27th International Conference, IPMI 2021, Virtual Event, June 28–June 30, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Feragen, Aasa, ; Sommer, Stefan, ; Schnabel, Julia, ; Nielsen, Mads, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIX, 782 p. 283 ilustraciones, 261 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-78191-0 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 Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas de la 27.ª Conferencia Internacional sobre Procesamiento de Información en Imágenes Médicas, IPMI 2021, que se celebró en línea del 28 al 30 de junio de 2021. La conferencia estaba prevista originalmente para celebrarse en Bornholm, Dinamarca, pero se cambió a una modalidad virtual. formato debido a la pandemia de COVID-19. Los 59 artículos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 200 presentaciones. Estaban organizados en secciones temáticas de la siguiente manera: inscripción; modelos causales e interpretabilidad; modelado generativo; forma; conectividad cerebral; aprendizaje de representación; segmentación; modelado secuencial; aprendizaje con pocas etiquetas o de baja calidad; cuantificación de la incertidumbre y modelización generativa; y aprendizaje profundo. Nota de contenido: Registration -- Hypermorph: Amortized Hyperparameter Learning for Image Registration -- Deep learning based geometric registration for medical images: How accurate can we get without visual features -- Diffeomorphic registration with density changes for the analysis of imbalanced shapes -- Estimation of Causal Effects in the Presence of Unobserved Confounding in the Alzheimer's Continuum -- Multiple-shooting adjoint method for whole-brain dynamic causal modeling -- Going Beyond Saliency Maps: Training Deep Models to Interpret Deep Models -- Enabling Data Diversity: Efficient Automatic Augmentation via Regularized Adversarial Training -- Blind stain separation using model-aware generative learning and its applications on fluorescence microscopy images -- MR Slice Profile Estimation by Learning to Match Internal Patch Distributions -- Partial Matching in the Space of Varifolds -- Nested Grassmanns for Dimensionality Reduction with Applications to Shape Analysis -- Hierarchical Morphology-Guided Tooth Instance Segmentation from CBCT Images -- Cortical Morphometry Analysis based on Worst Transportation Theory -- Geodesic B-Score for Improved Assessment of Knee Osteoarthritis -- Cytoarchitecture Measurements in Brain Gray Matter using Likelihood-Free Inference -- Non-isomorphic Inter-modality Graph Alignment and Synthesis for Holistic Brain Mapping -- Knowledge Transfer for Few-shot Segmentation of Novel White Matter Tracts -- Discovering Spreading Pathways of Neuropathological Events in Alzheimer's Disease Using Harmonic Wavelets -- A Multi-Scale Spatial and Temporal Attention Network on Dynamic Connectivity to Localize The Eloquent Cortex in Brain Tumor Patients -- Learning Multi-resolution Graph Edge Embedding for Discovering Brain Network Dysfunction in Neurological Disorders -- Equivariant Spherical Deconvolution: Learning Sparse Orientation Distribution Functions from Spherical Data -- Geodesic Tubes for Uncertainty Quantification in Diffusion MRI -- Structural Connectome Atlas Construction in the Space of Riemannian Metrics -- A Higher Order Manifold-valued Convolutional Neural Network with Applications in Diffusion MRI Processing -- Representation Disentanglement for Multi-modal Brain MR Analysis -- Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest X-Rays -- Information-based Disentangled Representation Learning for Unsupervised MR Harmonization -- A 3D SegNet: Anatomy-aware artifact disentanglement and segmentation network for unpaired segmentation, artifact reduction, and modality translation -- Unsupervised Learning of Local Discriminative Representation for Medical Images -- TopoTxR: A Topological Biomarker for Predicting Treatment Response in Breast Cancer -- Segmenting two-dimensional structures with strided tensor networks -- Distributional Gaussian Process Layers for Outlier Detection in Image Segmentation -- Deep Label Fusion: A 3D End-to-End Hybrid Multi-Atlas Segmentation and Deep Learning Pipeline -- Feature Library: A Benchmark for Cervical Lesion Segmentation -- Generalized Organ Segmentation by Imitating One-shot Reasoning using Anatomical Correlation.-EnMcGAN: Adversarial Ensemble Learning for 3D Complete Renal Structures Segmentation -- Segmentation with Multiple Acceptable Annotations: A Case Study of Myocardial Segmentation in Contrast Echocardiography -- A New Bidirectional Unsupervised Domain Adaptation Segmentation Framework -- 3D Nucleus Instance Segmentation for Whole-Brain Microscopy Images -- Teach me to segment with mixed-supervision: confident students become masters -- Sequential modelling -- Future Frame Prediction for Robot-assisted Surgery -- Velocity-To-Pressure (V2P) - Net: Inferring Relative Pressures from Time-Varying 3D Fluid Flow Velocities -- Lighting Enhancement Aids Reconstruction of Colonoscopic Surfaces -- Mixture modeling for identifying subtypes in disease course mapping -- Learning transition times in event sequences: the temporal event-based model of disease progression -- Learning with few or low quality labels -- Knowledge Distillation with Adaptive Asymmetric Label Sharpening for Semi-supervised Fracture Detection in Chest X-rays -- Semi-Supervised Screening of COVID-19 from Positive and Unlabeled Data with Constraint Non-Negative Risk Estimator -- Deep MCEM for Weakly-Supervised Learning to Jointly Segment and Recognize Objects using Very Few Expert Segmentations -- Weakly Supervised Deep Learning for Aortic Valve Finite Element Mesh Generation from 3D CT Images -- Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine Learning Models to Changing Image Acquisition -- Multimodal Self-Supervised Learning for Medical Image Analysis -- Uncertainty Quantification and Generative Modelling -- Spatially Varying Label Smoothing: Capturing Uncertainty from Expert Annotations -- Quantile Regression for Uncertainty Estimation in VAEs with Applications to Brain Lesion Detection -- A Probabilistic Framework for Modeling the Variability Across Federated Datasets of Heterogeneous Multi-View Observations -- Is segmentation uncertainty useful? -- Principled Ultrasound Data Augmentation for Classification of Standard Planes -- Adversarial Regression Learning for Bone Age Estimation -- Learning image quality assessment by reinforcing task amenable data selection -- Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning for Landmark Localization Using Continuous Action Space. 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 27th International Conference, IPMI 2021, Virtual Event, June 28–June 30, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Feragen, Aasa, ; Sommer, Stefan, ; Schnabel, Julia, ; Nielsen, Mads, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIX, 782 p. 283 ilustraciones, 261 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-78191-0
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 Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas de la 27.ª Conferencia Internacional sobre Procesamiento de Información en Imágenes Médicas, IPMI 2021, que se celebró en línea del 28 al 30 de junio de 2021. La conferencia estaba prevista originalmente para celebrarse en Bornholm, Dinamarca, pero se cambió a una modalidad virtual. formato debido a la pandemia de COVID-19. Los 59 artículos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 200 presentaciones. Estaban organizados en secciones temáticas de la siguiente manera: inscripción; modelos causales e interpretabilidad; modelado generativo; forma; conectividad cerebral; aprendizaje de representación; segmentación; modelado secuencial; aprendizaje con pocas etiquetas o de baja calidad; cuantificación de la incertidumbre y modelización generativa; y aprendizaje profundo. Nota de contenido: Registration -- Hypermorph: Amortized Hyperparameter Learning for Image Registration -- Deep learning based geometric registration for medical images: How accurate can we get without visual features -- Diffeomorphic registration with density changes for the analysis of imbalanced shapes -- Estimation of Causal Effects in the Presence of Unobserved Confounding in the Alzheimer's Continuum -- Multiple-shooting adjoint method for whole-brain dynamic causal modeling -- Going Beyond Saliency Maps: Training Deep Models to Interpret Deep Models -- Enabling Data Diversity: Efficient Automatic Augmentation via Regularized Adversarial Training -- Blind stain separation using model-aware generative learning and its applications on fluorescence microscopy images -- MR Slice Profile Estimation by Learning to Match Internal Patch Distributions -- Partial Matching in the Space of Varifolds -- Nested Grassmanns for Dimensionality Reduction with Applications to Shape Analysis -- Hierarchical Morphology-Guided Tooth Instance Segmentation from CBCT Images -- Cortical Morphometry Analysis based on Worst Transportation Theory -- Geodesic B-Score for Improved Assessment of Knee Osteoarthritis -- Cytoarchitecture Measurements in Brain Gray Matter using Likelihood-Free Inference -- Non-isomorphic Inter-modality Graph Alignment and Synthesis for Holistic Brain Mapping -- Knowledge Transfer for Few-shot Segmentation of Novel White Matter Tracts -- Discovering Spreading Pathways of Neuropathological Events in Alzheimer's Disease Using Harmonic Wavelets -- A Multi-Scale Spatial and Temporal Attention Network on Dynamic Connectivity to Localize The Eloquent Cortex in Brain Tumor Patients -- Learning Multi-resolution Graph Edge Embedding for Discovering Brain Network Dysfunction in Neurological Disorders -- Equivariant Spherical Deconvolution: Learning Sparse Orientation Distribution Functions from Spherical Data -- Geodesic Tubes for Uncertainty Quantification in Diffusion MRI -- Structural Connectome Atlas Construction in the Space of Riemannian Metrics -- A Higher Order Manifold-valued Convolutional Neural Network with Applications in Diffusion MRI Processing -- Representation Disentanglement for Multi-modal Brain MR Analysis -- Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest X-Rays -- Information-based Disentangled Representation Learning for Unsupervised MR Harmonization -- A 3D SegNet: Anatomy-aware artifact disentanglement and segmentation network for unpaired segmentation, artifact reduction, and modality translation -- Unsupervised Learning of Local Discriminative Representation for Medical Images -- TopoTxR: A Topological Biomarker for Predicting Treatment Response in Breast Cancer -- Segmenting two-dimensional structures with strided tensor networks -- Distributional Gaussian Process Layers for Outlier Detection in Image Segmentation -- Deep Label Fusion: A 3D End-to-End Hybrid Multi-Atlas Segmentation and Deep Learning Pipeline -- Feature Library: A Benchmark for Cervical Lesion Segmentation -- Generalized Organ Segmentation by Imitating One-shot Reasoning using Anatomical Correlation.-EnMcGAN: Adversarial Ensemble Learning for 3D Complete Renal Structures Segmentation -- Segmentation with Multiple Acceptable Annotations: A Case Study of Myocardial Segmentation in Contrast Echocardiography -- A New Bidirectional Unsupervised Domain Adaptation Segmentation Framework -- 3D Nucleus Instance Segmentation for Whole-Brain Microscopy Images -- Teach me to segment with mixed-supervision: confident students become masters -- Sequential modelling -- Future Frame Prediction for Robot-assisted Surgery -- Velocity-To-Pressure (V2P) - Net: Inferring Relative Pressures from Time-Varying 3D Fluid Flow Velocities -- Lighting Enhancement Aids Reconstruction of Colonoscopic Surfaces -- Mixture modeling for identifying subtypes in disease course mapping -- Learning transition times in event sequences: the temporal event-based model of disease progression -- Learning with few or low quality labels -- Knowledge Distillation with Adaptive Asymmetric Label Sharpening for Semi-supervised Fracture Detection in Chest X-rays -- Semi-Supervised Screening of COVID-19 from Positive and Unlabeled Data with Constraint Non-Negative Risk Estimator -- Deep MCEM for Weakly-Supervised Learning to Jointly Segment and Recognize Objects using Very Few Expert Segmentations -- Weakly Supervised Deep Learning for Aortic Valve Finite Element Mesh Generation from 3D CT Images -- Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine Learning Models to Changing Image Acquisition -- Multimodal Self-Supervised Learning for Medical Image Analysis -- Uncertainty Quantification and Generative Modelling -- Spatially Varying Label Smoothing: Capturing Uncertainty from Expert Annotations -- Quantile Regression for Uncertainty Estimation in VAEs with Applications to Brain Lesion Detection -- A Probabilistic Framework for Modeling the Variability Across Federated Datasets of Heterogeneous Multi-View Observations -- Is segmentation uncertainty useful? -- Principled Ultrasound Data Augmentation for Classification of Standard Planes -- Adversarial Regression Learning for Bone Age Estimation -- Learning image quality assessment by reinforcing task amenable data selection -- Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning for Landmark Localization Using Continuous Action Space. 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 : Biomedical Image Registration : 8th International Workshop, WBIR 2018, Leiden, The Netherlands, June 28-29, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Klein, Stefan, ; Staring, Marius, ; Durrleman, Stanley, ; Sommer, Stefan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: X, 127 p. 44 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-92258-4 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 Informática Médica Inteligencia artificial Informática de la Salud Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del 8º Taller Internacional sobre Registro de Imágenes Biomédicas, WBIR 2018, celebrado en Leiden, Países Bajos, en junio de 2018. Los 11 artículos completos y pósteres incluidos en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 17 artículos presentados. Los artículos están organizados en las siguientes secciones temáticas: movimiento deslizante, registro grupal, aceleración y aplicaciones y evaluación. Nota de contenido: Sliding Motion -- Group-wise Registration -- Acceleration -- Applications and Evaluation. 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 Biomedical Image Registration : 8th International Workshop, WBIR 2018, Leiden, The Netherlands, June 28-29, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Klein, Stefan, ; Staring, Marius, ; Durrleman, Stanley, ; Sommer, Stefan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 127 p. 44 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-92258-4
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 Informática Médica Inteligencia artificial Informática de la Salud Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del 8º Taller Internacional sobre Registro de Imágenes Biomédicas, WBIR 2018, celebrado en Leiden, Países Bajos, en junio de 2018. Los 11 artículos completos y pósteres incluidos en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 17 artículos presentados. Los artículos están organizados en las siguientes secciones temáticas: movimiento deslizante, registro grupal, aceleración y aplicaciones y evaluación. Nota de contenido: Sliding Motion -- Group-wise Registration -- Acceleration -- Applications and Evaluation. 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 : First International Workshop, GRAIL 2017, 6th International Workshop, MFCA 2017, and Third International Workshop, MICGen 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 10–14, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Ferrante, Enzo, ; Pennec, Xavier, ; Dalca, Adrian V., ; Parisot, Sarah, ; Joshi, Sarang, ; Batmanghelich, Nematollah K., ; Sotiras, Aristeidis, ; Nielsen, Mads, ; Sabuncu, Mert R., ; Fletcher, Tom, ; Shen, Li, ; Durrleman, Stanley, ; Sommer, Stefan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XV, 250 p. 83 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67675-3 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 Sistemas de reconocimiento de patrones Inteligencia artificial Informática Médica Procesamiento de datos Reconocimiento de patrones automatizado Informática de la Salud Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Gráficos en Análisis de Imágenes Biomédicas, GRAIL 2017, el 6º Taller Internacional sobre Fundamentos Matemáticos de Anatomía Computacional, MFCA 2017, y el Tercer Taller Internacional sobre Genética de Imágenes, MICGen 2017, celebrado en junto con la 20.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 7 artículos completos presentados en GRAIL 2017, los 10 artículos completos presentados en MFCA 2017 y el Se revisaron y seleccionaron cuidadosamente 5 artículos completos presentados en MICGen 2017. Los artículos de GRAIL cubren una amplia gama de métodos y aplicaciones de análisis de imágenes médicas basados en gráficos, incluidos modelos gráficos probabilísticos, neuroimágenes mediante representaciones gráficas, aprendizaje automático para la predicción de diagnósticos y modelado de formas. Los artículos de la MFCA abordan desarrollos teóricos en imágenes no lineales y registro de superficies en el contexto de la anatomía computacional. Los artículos de MICGen cubren temas en el campo de la genética médica, la biología computacional y las imágenes médicas. 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 First International Workshop, GRAIL 2017, 6th International Workshop, MFCA 2017, and Third International Workshop, MICGen 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 10–14, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Ferrante, Enzo, ; Pennec, Xavier, ; Dalca, Adrian V., ; Parisot, Sarah, ; Joshi, Sarang, ; Batmanghelich, Nematollah K., ; Sotiras, Aristeidis, ; Nielsen, Mads, ; Sabuncu, Mert R., ; Fletcher, Tom, ; Shen, Li, ; Durrleman, Stanley, ; Sommer, Stefan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 250 p. 83 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-67675-3
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 Sistemas de reconocimiento de patrones Inteligencia artificial Informática Médica Procesamiento de datos Reconocimiento de patrones automatizado Informática de la Salud Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Gráficos en Análisis de Imágenes Biomédicas, GRAIL 2017, el 6º Taller Internacional sobre Fundamentos Matemáticos de Anatomía Computacional, MFCA 2017, y el Tercer Taller Internacional sobre Genética de Imágenes, MICGen 2017, celebrado en junto con la 20.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 7 artículos completos presentados en GRAIL 2017, los 10 artículos completos presentados en MFCA 2017 y el Se revisaron y seleccionaron cuidadosamente 5 artículos completos presentados en MICGen 2017. Los artículos de GRAIL cubren una amplia gama de métodos y aplicaciones de análisis de imágenes médicas basados en gráficos, incluidos modelos gráficos probabilísticos, neuroimágenes mediante representaciones gráficas, aprendizaje automático para la predicción de diagnósticos y modelado de formas. Los artículos de la MFCA abordan desarrollos teóricos en imágenes no lineales y registro de superficies en el contexto de la anatomía computacional. Los artículos de MICGen cubren temas en el campo de la genética médica, la biología computacional y las imágenes médicas. 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 : Multimodal Brain Image Analysis and Mathematical Foundations of Computational Anatomy : 4th International Workshop, MBIA 2019, and 7th International Workshop, MFCA 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhu, Dajiang, ; Yan, Jingwen, ; Huang, Heng, ; Shen, Li, ; Thompson, Paul M., ; Westin, Carl-Fredrik, ; Pennec, Xavier, ; Joshi, Sarang, ; Nielsen, Mads, ; Fletcher, Tom, ; Durrleman, Stanley, ; Sommer, Stefan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 230 p. 113 ilustraciones, 91 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-33226-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Inteligencia artificial Red de computadoras Reconocimiento de patrones automatizado Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 4.º Taller internacional sobre análisis de imágenes cerebrales multimodales, MBAI 2019, y el 7.º Taller internacional sobre fundamentos matemáticos de la anatomía computacional, MFCA 2019, celebrado junto con la 22.ª Conferencia internacional sobre imágenes médicas e informática. Intervención Asistida, MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 16 artículos completos presentados en MBAI 2019 y los 7 artículos completos presentados en MFCA 2019 fueron cuidadosamente revisados y seleccionados. Los artículos de MBAI pretenden avanzar en el estado del arte en el análisis multimodal de imágenes cerebrales, en términos de metodologías de análisis, algoritmos, sistemas de software, enfoques de validación, conjuntos de datos de referencia, neurociencia y aplicaciones clínicas. Los artículos de MFCA están dedicados a métodos estadísticos y geométricos para modelar la variabilidad de formas biológicas. El objetivo es fomentar las interacciones entre la comunidad matemática en torno a las formas y la comunidad MICCAI en torno a las aplicaciones de anatomía computacional. Nota de contenido: MBIA -- Non-rigid Registration of White Matter Tractography Using Coherent Point Drift Algorithm -- An Edge Enhanced SRGAN for MRI Super Resolution in Slice-selection Direction -- Exploring Functional Connectivity Biomarker in Autism Using Group-wise Sparse Representation -- Classifying Stages of Mild Cognitive Impairment via Augmented Graph Embedding -- Mapping the spatio-temporal functional coherence in the resting brain -- Species-Preserved Structural Connections Revealed by Sparse Tensor CCA -- Identification of Abnormal Cortical 3-hinge Folding Patterns on Autism Spectral Brains -- Exploring Brain Hemodynamic Response Patterns Via Deep Recurrent Autoencoder -- 3D Convolutional Long-short Term Memory Network for Spatiotemporal Modeling of fMRI Data -- Biological Knowledge Guided Deep Neural Network for Genotype-Phenotype Association Study -- Learning Human Cognition via fMRI Analysis Using 3D CNN and Graph Neural Network -- CU-Net: Cascaded U-Net with Loss Weighted Sampling for Brain Tumor Segmentation -- BrainPainter: A software for the visualisation of brain structures, biomarkers and associated pathological processes -- Structural Similarity based Anatomical and Functional Brain Imaging Fusion -- Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Encoder-Decoder with Hierarchical Separable Convolution -- Prioritizing Amyloid Imaging Biomarkers in Alzheimer's Disease via Learning to Rank -- MFCA -- Diffeomorphic Metric Learning and Template Optimization for Registration-Based Predictive Models -- 3D mapping of serial histology sections with anomalies using a novel robust deformable registration algorithm -- Spatiotemporal Modeling for Image Time Series with Appearance Change: Application to Early Brain Development -- Surface Foliation Based Brain Morphometry Analysis -- Mixture Probabilistic Principal Geodesic Analysis -- A Geodesic Mixed Effects Model in Kendall's Shape Space -- An as-invariant-as-possible GL+(3)-based Statistical Shape Model. 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 Multimodal Brain Image Analysis and Mathematical Foundations of Computational Anatomy : 4th International Workshop, MBIA 2019, and 7th International Workshop, MFCA 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Zhu, Dajiang, ; Yan, Jingwen, ; Huang, Heng, ; Shen, Li, ; Thompson, Paul M., ; Westin, Carl-Fredrik, ; Pennec, Xavier, ; Joshi, Sarang, ; Nielsen, Mads, ; Fletcher, Tom, ; Durrleman, Stanley, ; Sommer, Stefan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVII, 230 p. 113 ilustraciones, 91 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-33226-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sistemas de reconocimiento de patrones Visión por computador Inteligencia artificial Red de computadoras Reconocimiento de patrones automatizado Redes de comunicación informática Índice Dewey: 006.4 Reconocimiento de patrones por computador Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 4.º Taller internacional sobre análisis de imágenes cerebrales multimodales, MBAI 2019, y el 7.º Taller internacional sobre fundamentos matemáticos de la anatomía computacional, MFCA 2019, celebrado junto con la 22.ª Conferencia internacional sobre imágenes médicas e informática. Intervención Asistida, MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 16 artículos completos presentados en MBAI 2019 y los 7 artículos completos presentados en MFCA 2019 fueron cuidadosamente revisados y seleccionados. Los artículos de MBAI pretenden avanzar en el estado del arte en el análisis multimodal de imágenes cerebrales, en términos de metodologías de análisis, algoritmos, sistemas de software, enfoques de validación, conjuntos de datos de referencia, neurociencia y aplicaciones clínicas. Los artículos de MFCA están dedicados a métodos estadísticos y geométricos para modelar la variabilidad de formas biológicas. El objetivo es fomentar las interacciones entre la comunidad matemática en torno a las formas y la comunidad MICCAI en torno a las aplicaciones de anatomía computacional. Nota de contenido: MBIA -- Non-rigid Registration of White Matter Tractography Using Coherent Point Drift Algorithm -- An Edge Enhanced SRGAN for MRI Super Resolution in Slice-selection Direction -- Exploring Functional Connectivity Biomarker in Autism Using Group-wise Sparse Representation -- Classifying Stages of Mild Cognitive Impairment via Augmented Graph Embedding -- Mapping the spatio-temporal functional coherence in the resting brain -- Species-Preserved Structural Connections Revealed by Sparse Tensor CCA -- Identification of Abnormal Cortical 3-hinge Folding Patterns on Autism Spectral Brains -- Exploring Brain Hemodynamic Response Patterns Via Deep Recurrent Autoencoder -- 3D Convolutional Long-short Term Memory Network for Spatiotemporal Modeling of fMRI Data -- Biological Knowledge Guided Deep Neural Network for Genotype-Phenotype Association Study -- Learning Human Cognition via fMRI Analysis Using 3D CNN and Graph Neural Network -- CU-Net: Cascaded U-Net with Loss Weighted Sampling for Brain Tumor Segmentation -- BrainPainter: A software for the visualisation of brain structures, biomarkers and associated pathological processes -- Structural Similarity based Anatomical and Functional Brain Imaging Fusion -- Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Encoder-Decoder with Hierarchical Separable Convolution -- Prioritizing Amyloid Imaging Biomarkers in Alzheimer's Disease via Learning to Rank -- MFCA -- Diffeomorphic Metric Learning and Template Optimization for Registration-Based Predictive Models -- 3D mapping of serial histology sections with anomalies using a novel robust deformable registration algorithm -- Spatiotemporal Modeling for Image Time Series with Appearance Change: Application to Early Brain Development -- Surface Foliation Based Brain Morphometry Analysis -- Mixture Probabilistic Principal Geodesic Analysis -- A Geodesic Mixed Effects Model in Kendall's Shape Space -- An as-invariant-as-possible GL+(3)-based Statistical Shape Model. 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
