Cerebral Aneurysm Detection and Analysis / Hennemuth, Anja ; Goubergrits, Leonid ; Ivantsits, Matthias ; Kuhnigk, Jan-Martin  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Cerebral Aneurysm Detection and Analysis : First Challenge, CADA 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 8, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hennemuth, Anja, ; Goubergrits, Leonid, ; Ivantsits, Matthias, ; Kuhnigk, Jan-Martin, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: X, 113 p. 47 ilustraciones, 41 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-72862-5 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: Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Software de la aplicacion  Aprendizaje automático  Informática  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Matemáticas de la Computación Clasificación: 6 Resumen: Este libro constituye el Primer Desafío de Detección de Aneurismas Cerebrales, CADA 2020, que se llevó a cabo en conjunto con la 23a Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2020, en octubre de 2020. La conferencia estaba prevista para realizarse en Lima, Perú, y se llevó a cabo de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. Los nueve artículos regulares presentados en este volumen, junto con una descripción general y un artículo de introducción, fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados para su inclusión en el libro. Los artículos se organizaron en secciones temáticas de la siguiente manera: detección de aneurismas cerebrales; segmentación de aneurisma cerebral; y estimación del riesgo de rotura de aneurisma cerebral. Nota de contenido: Overview of the CADA Challenge at MICCAI 2020 -- Cerebral Aneurysm Detection and Analysis Challenge 2020 (CADA) -- Introduction -- CADA: Clinical Background and Motivation -- Cerebral Aneurysm Detection -- Deep Learning-Based 3D U-Net Cerebral Aneurysm Detection -- Detect and Identify Aneurysms Based on Ajusted 3D Attention Unet -- Cerebral Aneurysm Segmentation -- A$\nu$-net: Automatic Detection and Segmentation of Aneurysm -- 3D Attention U-Net with pretraining: A Solution to CADA-Aneurysm Segmentation Challenge -- Exploring Large Context for Cerebral Aneurysm Segmentation -- Cerebral Aneurysm Rupture Risk Estimation -- CADA Challenge: Rupture risk assessment using Computational Fluid Dynamics -- Cerebral Aneurysm Rupture Risk Estimation Using XGBoost and Fully Connected Neural Network -- Intracranial aneurysm rupture risk estimation utilizing vessel-graphs and machine learning -- Intracranial aneurysm rupture prediction with computational fluid dynamics point clouds. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the First Cerebral Aneurysm Detection Challenge, CADA 2020, which was held in conjunction with the 23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2020, in October 2020. The conference was planned to take place in Lima, Peru, and took place virtually due to the COVID-19 pandemic. The 9 regular papers presented in this volume, together with an overview and one introduction paper, were carefully reviewed and selected for inclusion in the book. The papers were organized in topical sections as follows: cerebral aneurysm detection; cerebral aneurysm segmentation; and cerebral aneurysm rupture risk estimation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Cerebral Aneurysm Detection and Analysis : First Challenge, CADA 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 8, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Hennemuth, Anja, ; Goubergrits, Leonid, ; Ivantsits, Matthias, ; Kuhnigk, Jan-Martin,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - X, 113 p. 47 ilustraciones, 41 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-72862-5 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: Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Software de la aplicacion  Aprendizaje automático  Informática  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Matemáticas de la Computación Clasificación: 6 Resumen: Este libro constituye el Primer Desafío de Detección de Aneurismas Cerebrales, CADA 2020, que se llevó a cabo en conjunto con la 23a Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2020, en octubre de 2020. La conferencia estaba prevista para realizarse en Lima, Perú, y se llevó a cabo de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. Los nueve artículos regulares presentados en este volumen, junto con una descripción general y un artículo de introducción, fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados para su inclusión en el libro. Los artículos se organizaron en secciones temáticas de la siguiente manera: detección de aneurismas cerebrales; segmentación de aneurisma cerebral; y estimación del riesgo de rotura de aneurisma cerebral. Nota de contenido: Overview of the CADA Challenge at MICCAI 2020 -- Cerebral Aneurysm Detection and Analysis Challenge 2020 (CADA) -- Introduction -- CADA: Clinical Background and Motivation -- Cerebral Aneurysm Detection -- Deep Learning-Based 3D U-Net Cerebral Aneurysm Detection -- Detect and Identify Aneurysms Based on Ajusted 3D Attention Unet -- Cerebral Aneurysm Segmentation -- A$\nu$-net: Automatic Detection and Segmentation of Aneurysm -- 3D Attention U-Net with pretraining: A Solution to CADA-Aneurysm Segmentation Challenge -- Exploring Large Context for Cerebral Aneurysm Segmentation -- Cerebral Aneurysm Rupture Risk Estimation -- CADA Challenge: Rupture risk assessment using Computational Fluid Dynamics -- Cerebral Aneurysm Rupture Risk Estimation Using XGBoost and Fully Connected Neural Network -- Intracranial aneurysm rupture risk estimation utilizing vessel-graphs and machine learning -- Intracranial aneurysm rupture prediction with computational fluid dynamics point clouds. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the First Cerebral Aneurysm Detection Challenge, CADA 2020, which was held in conjunction with the 23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2020, in October 2020. The conference was planned to take place in Lima, Peru, and took place virtually due to the COVID-19 pandemic. The 9 regular papers presented in this volume, together with an overview and one introduction paper, were carefully reviewed and selected for inclusion in the book. The papers were organized in topical sections as follows: cerebral aneurysm detection; cerebral aneurysm segmentation; and cerebral aneurysm rupture risk estimation. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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