Información del autor
Autor Wesarg, Stefan |
Documentos disponibles escritos por este autor (5)
Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaClinical Image-Based Procedures, Distributed and Collaborative Learning, Artificial Intelligence for Combating COVID-19 and Secure and Privacy-Preserving Machine Learning / Oyarzun Laura, Cristina ; Cardoso, M. Jorge ; Rosen-Zvi, Michal ; Kaissis, Georgios ; Linguraru, Marius George ; Shekhar, Raj ; Wesarg, Stefan ; Erdt, Marius ; Drechsler, Klaus ; Chen, Yufei ; Albarqouni, Shadi ; Bakas, Spyridon ; Landman, Bennett ; Rieke, Nicola ; Roth, Holger ; Li, Xiaoxiao ; Xu, Daguang ; Gabrani, Maria ; Konukoglu, Ender ; Guindy, Michal ; Rueckert, Daniel ; Ziller, Alexander ; Usynin, Dmitrii ; Passerat-Palmbach, Jonathan
TÃtulo : Clinical Image-Based Procedures, Distributed and Collaborative Learning, Artificial Intelligence for Combating COVID-19 and Secure and Privacy-Preserving Machine Learning : 10th Workshop, CLIP 2021, Second Workshop, DCL 2021, First Workshop, LL-COVID19 2021, and First Workshop and Tutorial, PPML 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27 and October 1, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Oyarzun Laura, Cristina, ; Cardoso, M. Jorge, ; Rosen-Zvi, Michal, ; Kaissis, Georgios, ; Linguraru, Marius George, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; Erdt, Marius, ; Drechsler, Klaus, ; Chen, Yufei, ; Albarqouni, Shadi, ; Bakas, Spyridon, ; Landman, Bennett, ; Rieke, Nicola, ; Roth, Holger, ; Li, Xiaoxiao, ; Xu, Daguang, ; Gabrani, Maria, ; Konukoglu, Ender, ; Guindy, Michal, ; Rueckert, Daniel, ; Ziller, Alexander, ; Usynin, Dmitrii, ; Passerat-Palmbach, Jonathan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXV, 190 p. 78 ilustraciones, 67 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-90874-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Red de computadoras Ciencias sociales Redes de comunicación informática Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del décimo taller internacional sobre procedimientos clÃnicos basados ​​en imágenes, CLIP 2021, segundo taller MICCAI sobre aprendizaje distribuido y colaborativo, DCL 2021, primer taller MICCAI, LL-COVID19, primer aprendizaje automático seguro y que preserva la privacidad para Taller y tutorial sobre imágenes médicas, PPML 2021, celebrado junto con MICCAI 2021, en octubre de 2021. Estaba previsto que los talleres se llevaran a cabo en Estrasburgo, Francia, pero se llevaron a cabo virtualmente debido a la pandemia de COVID-19. CLIP 2021 aceptó 9 artÃculos de las 13 presentaciones recibidas. Se centra en modelos holÃsticos de pacientes para una atención sanitaria personalizada con el objetivo de acercar los métodos de investigación básica a la práctica clÃnica. Para DCL 2021, se aceptó para publicación 4 artÃculos de 7 presentaciones. Se ocupan del aprendizaje automático aplicado a problemas en los que los datos no se pueden almacenar en bases de datos centralizadas y la privacidad de la información es una prioridad. LL-COVID19 2021 aceptó 2 artÃculos de 3 presentados que trataban sobre el uso de modelos de IA en la práctica clÃnica. Y para PPML 2021, se aceptaron 2 artÃculos de un total de 6 presentaciones, que exploraban el uso de técnicas de privacidad en la comunidad de imágenes médicas. Nota de contenido: Intestine segmentation with small computational cost for diagnosis assistance of ileus and intestinal obstruction -- Generation of Patient-Specific, Ligamentoskeletal, Finite Element Meshes for Scoliosis Correction Planning -- Bayesian Graph Neural Networks For EEG-based Emotion Recognition -- ViTBIS: Vision Transformer for Biomedical Image Segmentation -- Attention-guided pancreatic duct segmentation from abdominal CT volumes -- Development of the Next Generation Hand-Held Doppler With Waveform Phasicity Predictive Capabilities Using Deep Learning -- Learning from mistakes: an error-driven mechanism to improve segmentation performance based on expert feedback -- TMJOAI: an artificial web-based intelligence tool for early diagnosis of the Temporomandibular Joint Osteoarthritis -- COVID-19 Infection Segmentation from Chest CT Images Based on Scale Uncertainty -- Multi-task Federated Learning for Heterogeneous Pancreas Segmentation -- Federated Learning in the Cloud for Analysis of Medical Images- Experience with Open Source Frameworks -- On the Fairness of Swarm Learning in Skin Lesion Classification -- Lessons learned from the development and application of medical imaging-based AI technologies for combating COVID-19: why discuss, what next -- The Role of Pleura and Adipose in Lung Ultrasound AI -- DuCN: Dual-children Network for Medical Diagnosis and Similar Case Recommendation towards COVID-19 -- Data imputation and reconstruction of distributed Parkinson's disease clinical assessments: A comparative evaluation of two aggregation algorithms -- Defending Medical Image Diagnostics against Privacy Attacks using Generative Methods: Application to Retinal Diagnostics. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 10th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2021, Second MICCAI Workshop on Distributed and Collaborative Learning, DCL 2021, First MICCAI Workshop, LL-COVID19, First Secure and Privacy-Preserving Machine Learning for Medical Imaging Workshop and Tutorial, PPML 2021, held in conjunction with MICCAI 2021, in October 2021. The workshops were planned to take place in Strasbourg, France, but were held virtually due to the COVID-19 pandemic. CLIP 2021 accepted 9 papers from the 13 submissions received. It focuses on holistic patient models for personalized healthcare with the goal to bring basic research methods closer to the clinical practice. For DCL 2021, 4 papers from 7 submissions were accepted for publication. They deal with machine learning applied to problems where data cannot be stored in centralized databases and information privacy is a priority. LL-COVID19 2021 accepted 2 papers out of 3 submissions dealing with the use of AI models in clinical practice. And for PPML 2021, 2 papers were accepted from a total of 6 submissions, exploring the use of privacy techniques in the medical imaging community. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Clinical Image-Based Procedures, Distributed and Collaborative Learning, Artificial Intelligence for Combating COVID-19 and Secure and Privacy-Preserving Machine Learning : 10th Workshop, CLIP 2021, Second Workshop, DCL 2021, First Workshop, LL-COVID19 2021, and First Workshop and Tutorial, PPML 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27 and October 1, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Oyarzun Laura, Cristina, ; Cardoso, M. Jorge, ; Rosen-Zvi, Michal, ; Kaissis, Georgios, ; Linguraru, Marius George, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; Erdt, Marius, ; Drechsler, Klaus, ; Chen, Yufei, ; Albarqouni, Shadi, ; Bakas, Spyridon, ; Landman, Bennett, ; Rieke, Nicola, ; Roth, Holger, ; Li, Xiaoxiao, ; Xu, Daguang, ; Gabrani, Maria, ; Konukoglu, Ender, ; Guindy, Michal, ; Rueckert, Daniel, ; Ziller, Alexander, ; Usynin, Dmitrii, ; Passerat-Palmbach, Jonathan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXV, 190 p. 78 ilustraciones, 67 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-90874-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Visión por computador Aprendizaje automático Red de computadoras Ciencias sociales Redes de comunicación informática Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del décimo taller internacional sobre procedimientos clÃnicos basados ​​en imágenes, CLIP 2021, segundo taller MICCAI sobre aprendizaje distribuido y colaborativo, DCL 2021, primer taller MICCAI, LL-COVID19, primer aprendizaje automático seguro y que preserva la privacidad para Taller y tutorial sobre imágenes médicas, PPML 2021, celebrado junto con MICCAI 2021, en octubre de 2021. Estaba previsto que los talleres se llevaran a cabo en Estrasburgo, Francia, pero se llevaron a cabo virtualmente debido a la pandemia de COVID-19. CLIP 2021 aceptó 9 artÃculos de las 13 presentaciones recibidas. Se centra en modelos holÃsticos de pacientes para una atención sanitaria personalizada con el objetivo de acercar los métodos de investigación básica a la práctica clÃnica. Para DCL 2021, se aceptó para publicación 4 artÃculos de 7 presentaciones. Se ocupan del aprendizaje automático aplicado a problemas en los que los datos no se pueden almacenar en bases de datos centralizadas y la privacidad de la información es una prioridad. LL-COVID19 2021 aceptó 2 artÃculos de 3 presentados que trataban sobre el uso de modelos de IA en la práctica clÃnica. Y para PPML 2021, se aceptaron 2 artÃculos de un total de 6 presentaciones, que exploraban el uso de técnicas de privacidad en la comunidad de imágenes médicas. Nota de contenido: Intestine segmentation with small computational cost for diagnosis assistance of ileus and intestinal obstruction -- Generation of Patient-Specific, Ligamentoskeletal, Finite Element Meshes for Scoliosis Correction Planning -- Bayesian Graph Neural Networks For EEG-based Emotion Recognition -- ViTBIS: Vision Transformer for Biomedical Image Segmentation -- Attention-guided pancreatic duct segmentation from abdominal CT volumes -- Development of the Next Generation Hand-Held Doppler With Waveform Phasicity Predictive Capabilities Using Deep Learning -- Learning from mistakes: an error-driven mechanism to improve segmentation performance based on expert feedback -- TMJOAI: an artificial web-based intelligence tool for early diagnosis of the Temporomandibular Joint Osteoarthritis -- COVID-19 Infection Segmentation from Chest CT Images Based on Scale Uncertainty -- Multi-task Federated Learning for Heterogeneous Pancreas Segmentation -- Federated Learning in the Cloud for Analysis of Medical Images- Experience with Open Source Frameworks -- On the Fairness of Swarm Learning in Skin Lesion Classification -- Lessons learned from the development and application of medical imaging-based AI technologies for combating COVID-19: why discuss, what next -- The Role of Pleura and Adipose in Lung Ultrasound AI -- DuCN: Dual-children Network for Medical Diagnosis and Similar Case Recommendation towards COVID-19 -- Data imputation and reconstruction of distributed Parkinson's disease clinical assessments: A comparative evaluation of two aggregation algorithms -- Defending Medical Image Diagnostics against Privacy Attacks using Generative Methods: Application to Retinal Diagnostics. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 10th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2021, Second MICCAI Workshop on Distributed and Collaborative Learning, DCL 2021, First MICCAI Workshop, LL-COVID19, First Secure and Privacy-Preserving Machine Learning for Medical Imaging Workshop and Tutorial, PPML 2021, held in conjunction with MICCAI 2021, in October 2021. The workshops were planned to take place in Strasbourg, France, but were held virtually due to the COVID-19 pandemic. CLIP 2021 accepted 9 papers from the 13 submissions received. It focuses on holistic patient models for personalized healthcare with the goal to bring basic research methods closer to the clinical practice. For DCL 2021, 4 papers from 7 submissions were accepted for publication. They deal with machine learning applied to problems where data cannot be stored in centralized databases and information privacy is a priority. LL-COVID19 2021 accepted 2 papers out of 3 submissions dealing with the use of AI models in clinical practice. And for PPML 2021, 2 papers were accepted from a total of 6 submissions, exploring the use of privacy techniques in the medical imaging community. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Computer Assisted and Robotic Endoscopy and Clinical Image-Based Procedures : 4th International Workshop, CARE 2017, and 6th International Workshop, CLIP 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 14, 2017, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Luo, Xiongbiao, ; Wesarg, Stefan, ; Reichl, Tobias, ; González Ballester, Miguel Ãngel, ; McLeod, Jonathan, ; Drechsler, Klaus, ; Peters, Terry, ; Erdt, Marius, ; Mori, Kensaku, ; Linguraru, Marius George, ; Uhl, Andreas, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIV, 182 p. 86 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67543-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Visión por computador Gráficos de computadora Inteligencia artificial Informática Médica Informática de la Salud Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 4.° Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica y Asistida por Computadora, CARE 2017, y el 6.° Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes: Investigación Traslacional en Imágenes Médicas, CLIP 2017, celebrado en conjunto con el 20.° Congreso Internacional Conferencia sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 7 artÃculos completos presentados en CARE 2017 y los 10 artÃculos completos presentados en CLIP 2017 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos tratan sobre endoscopia intervencionista y diagnóstica integrando los últimos avances en visión por computadora, robótica, imágenes médicas y procesamiento de información y el desarrollo y evaluación de nuevas técnicas traslacionales basadas en imágenes en el hospital moderno. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the 4th International Workshop on Computer Assisted and Robotic Endoscopy, CARE 2017, and the 6th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures: Translational Research in Medical Imaging, CLIP 2017, held in conjunction with the 20th International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2017, in Québec City, QC, Canada, in September 2017. The 7 full papers presented at CARE 2017 and the 10 full papers presented at CLIP 2017 were carefully reviewed and selected. The papers deal with interventional and diagnostic endoscopy integrating the latest advances in computer vision, robotics, medical imaging and information processing and the development and evaluation of new translational image-based techniques in the modern hospital. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computer Assisted and Robotic Endoscopy and Clinical Image-Based Procedures : 4th International Workshop, CARE 2017, and 6th International Workshop, CLIP 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 14, 2017, Proceedings [documento electrónico] / Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Luo, Xiongbiao, ; Wesarg, Stefan, ; Reichl, Tobias, ; González Ballester, Miguel Ãngel, ; McLeod, Jonathan, ; Drechsler, Klaus, ; Peters, Terry, ; Erdt, Marius, ; Mori, Kensaku, ; Linguraru, Marius George, ; Uhl, Andreas, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIV, 182 p. 86 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-67543-5
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 Gráficos de computadora Inteligencia artificial Informática Médica Informática de la Salud Clasificación: 006.37 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 4.° Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica y Asistida por Computadora, CARE 2017, y el 6.° Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes: Investigación Traslacional en Imágenes Médicas, CLIP 2017, celebrado en conjunto con el 20.° Congreso Internacional Conferencia sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 7 artÃculos completos presentados en CARE 2017 y los 10 artÃculos completos presentados en CLIP 2017 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos tratan sobre endoscopia intervencionista y diagnóstica integrando los últimos avances en visión por computadora, robótica, imágenes médicas y procesamiento de información y el desarrollo y evaluación de nuevas técnicas traslacionales basadas en imágenes en el hospital moderno. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the 4th International Workshop on Computer Assisted and Robotic Endoscopy, CARE 2017, and the 6th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures: Translational Research in Medical Imaging, CLIP 2017, held in conjunction with the 20th International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2017, in Québec City, QC, Canada, in September 2017. The 7 full papers presented at CARE 2017 and the 10 full papers presented at CLIP 2017 were carefully reviewed and selected. The papers deal with interventional and diagnostic endoscopy integrating the latest advances in computer vision, robotics, medical imaging and information processing and the development and evaluation of new translational image-based techniques in the modern hospital. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures : 10th International Workshop, ML-CDS 2020, and 9th International Workshop, CLIP 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Drechsler, Klaus, ; Greenspan, Hayit, ; Madabhushi, Anant, ; Karargyris, Alexandros, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; González Ballester, Miguel Ãngel, ; Erdt, Marius, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XII, 138 p. 4 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60946-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Ciencias sociales Bioinformática Gestión de base de datos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 10.º Taller internacional sobre aprendizaje multimodal para el apoyo a las decisiones clÃnicas, ML-CDS 2020, y el 9.º Taller internacional sobre procedimientos clÃnicos basados ​​en imágenes, CLIP 2020, celebrado junto con la 23.ª Conferencia internacional sobre medicina. ImagenologÃa e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020. Los talleres se realizaron de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. Los 4 artÃculos completos presentados en ML-CDS 2020 y los 9 artÃculos completos presentados en CLIP 2020 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosas presentaciones a ML-CDS y 10 presentaciones a CLIP. Los artÃculos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clÃnicas y la planificación del tratamiento. Los talleres CLIP proporcionan un foro para el trabajo centrado en aplicaciones clÃnicas especÃficas, incluidas técnicas y procedimientos basados ​​en imágenes clÃnicas integrales y otros datos. Nota de contenido: CLIP 2020 -- Optimal Targeting Visualizations for Surgical Navigation of Iliosacral Screws -- Prediction of Type II Diabetes Onset with Computed Tomography and Electronic Medical Records -- A Radiomics-based Machine Learning Approach to Assess Collateral Circulation in Stroke on Non-contrast Computed Tomography -- Image-based Subthalamic Nucleus Segmentation for Deep Brain Surgery With Electrophysiology Aided Refinement -- 3D Slicer Craniomaxillofacial Modules Support Patient-specific Decision-making for Personalized Healthcare in Dental Research -- Learning Representations of Endoscopic Videos to Detect Tool Presence Without Supervision -- Single-shot Deep Volumetric Regression for Mobile Medical Augmented Reality -- A Baseline Approach for AutoImplant: the MICCAI 2020 Cranial Implant Design Challenge -- Adversarial Prediction of Radiotherapy Treatment Machine Parameters -- ML-CDS 2020 -- Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data -- Towards Automated Diagnosis with Attentive Multi-Modal Learning Using Electronic Health Records and Chest X-rays -- LUCAS: LUng CAncer Screening with Multimodal Biomarkers -- Automatic Breast Lesion Classification by Joint Neural Analysis of Mammography and Ultrasound. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the 10th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support, ML-CDS 2020, and the 9th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2020, held in conjunction with the 23rd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020. The workshops were held virtually due to the COVID-19 pandemic. The 4 full papers presented at ML-CDS 2020 and the 9 full papers presented at CLIP 2020 were carefully reviewed and selected from numerous submissions to ML-CDS and 10 submissions to CLIP. The ML-CDS papers discuss machine learning on multimodal data sets for clinical decision support and treatment planning. The CLIP workshops provides a forum for work centered on specific clinical applications, including techniques and procedures based on comprehensive clinical image and other data. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Multimodal Learning for Clinical Decision Support and Clinical Image-Based Procedures : 10th International Workshop, ML-CDS 2020, and 9th International Workshop, CLIP 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings / [documento electrónico] / Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Drechsler, Klaus, ; Greenspan, Hayit, ; Madabhushi, Anant, ; Karargyris, Alexandros, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; González Ballester, Miguel Ãngel, ; Erdt, Marius, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XII, 138 p. 4 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-60946-7
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 Visión por computador Ciencias sociales Bioinformática Gestión de base de datos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 10.º Taller internacional sobre aprendizaje multimodal para el apoyo a las decisiones clÃnicas, ML-CDS 2020, y el 9.º Taller internacional sobre procedimientos clÃnicos basados ​​en imágenes, CLIP 2020, celebrado junto con la 23.ª Conferencia internacional sobre medicina. ImagenologÃa e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020. Los talleres se realizaron de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. Los 4 artÃculos completos presentados en ML-CDS 2020 y los 9 artÃculos completos presentados en CLIP 2020 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosas presentaciones a ML-CDS y 10 presentaciones a CLIP. Los artÃculos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clÃnicas y la planificación del tratamiento. Los talleres CLIP proporcionan un foro para el trabajo centrado en aplicaciones clÃnicas especÃficas, incluidas técnicas y procedimientos basados ​​en imágenes clÃnicas integrales y otros datos. Nota de contenido: CLIP 2020 -- Optimal Targeting Visualizations for Surgical Navigation of Iliosacral Screws -- Prediction of Type II Diabetes Onset with Computed Tomography and Electronic Medical Records -- A Radiomics-based Machine Learning Approach to Assess Collateral Circulation in Stroke on Non-contrast Computed Tomography -- Image-based Subthalamic Nucleus Segmentation for Deep Brain Surgery With Electrophysiology Aided Refinement -- 3D Slicer Craniomaxillofacial Modules Support Patient-specific Decision-making for Personalized Healthcare in Dental Research -- Learning Representations of Endoscopic Videos to Detect Tool Presence Without Supervision -- Single-shot Deep Volumetric Regression for Mobile Medical Augmented Reality -- A Baseline Approach for AutoImplant: the MICCAI 2020 Cranial Implant Design Challenge -- Adversarial Prediction of Radiotherapy Treatment Machine Parameters -- ML-CDS 2020 -- Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data -- Towards Automated Diagnosis with Attentive Multi-Modal Learning Using Electronic Health Records and Chest X-rays -- LUCAS: LUng CAncer Screening with Multimodal Biomarkers -- Automatic Breast Lesion Classification by Joint Neural Analysis of Mammography and Ultrasound. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the 10th International Workshop on Multimodal Learning for Clinical Decision Support, ML-CDS 2020, and the 9th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2020, held in conjunction with the 23rd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020. The workshops were held virtually due to the COVID-19 pandemic. The 4 full papers presented at ML-CDS 2020 and the 9 full papers presented at CLIP 2020 were carefully reviewed and selected from numerous submissions to ML-CDS and 10 submissions to CLIP. The ML-CDS papers discuss machine learning on multimodal data sets for clinical decision support and treatment planning. The CLIP workshops provides a forum for work centered on specific clinical applications, including techniques and procedures based on comprehensive clinical image and other data. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, Computer Assisted Robotic Endoscopy, Clinical Image-Based Procedures, and Skin Image Analysis : First International Workshop, OR 2.0 2018, 5th International Workshop, CARE 2018, 7th International Workshop, CLIP 2018, Third International Workshop, ISIC 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16 and 20, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Sarikaya, Duygu, ; McLeod, Jonathan, ; Gonz¡lez Ballester, Miguel Angel, ; Codella, Noel C.F, ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Malpani, Anand, ; Zenati, Marco A., ; De Ribaupierre, Sandrine, ; Xiongbiao, Luo, ; Collins, Toby, ; Reichl, Tobias, ; Drechsler, Klaus, ; Erdt, Marius, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; Celebi, M. Emre, ; Dana, Kristin, ; Halpern, Allan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXII, 323 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01201-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Red de computadoras Computadoras Propósitos especiales Redes de comunicación informática Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Quirófanos Contextuales OR 2.0, OR 2.0 2018, 5º Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica Asistida por Computadora, CARE 2018, 7º Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes, CLIP 2018, y el Primer Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes de la Piel, ISIC 2018, celebrado junto con la 21.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 11 artÃculos completos presentados en OR 2.0 2018, los 5 artÃculos completos presentados en CARE 2018, los 8 artÃculos completos presentados en CLIP 2018 y los 10 artÃculos completos presentados en ISIC 2018 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de OR 2.0 cubren una amplia gama de temas como visión y percepción artificial, robótica, simulación y modelado quirúrgico, fusión y visualización de datos multimodales, análisis de imágenes, imágenes avanzadas, tecnologÃas de visualización avanzadas, interfaces hombre-computadora y sensores. Los artÃculos de CARE cubren temas para avanzar en el campo de la endoscopia robótica y asistida por computadora. Los artÃculos CLIP cubren temas para llenar los vacÃos entre la ciencia básica y las aplicaciones clÃnicas. Los artÃculos del ISIC cubren temas para facilitar la difusión del conocimiento en el campo del análisis de imágenes de la piel, asà como para albergar un desafÃo de detección de melanoma, generando conciencia e interés por estas tareas socialmente valiosas. Nota de contenido: OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, OR 2.0 2018 -- Computer Assisted Robotic Endoscopy, CARE 2018 -- Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2018 -- Skin Image Analysis, ISIC 2018. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the First International Workshop on OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, OR 2.0 2018, 5th International Workshop on Computer Assisted Robotic Endoscopy, CARE 2018, 7th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2018, and the First International Workshop on Skin Image Analysis, ISIC 2018, held in conjunction with the 21st International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2018, in Granada, Spain, in September 2018. The 11 full papers presented at OR 2.0 2018, the 5 full papers presented at CARE 2018, the 8 full papers presented at CLIP 2018, and the 10 full papers presented at ISIC 2018 were carefully reviewed and selected. The OR 2.0 papers cover a wide range of topics such as machine vision and perception, robotics, surgical simulation and modeling, multi-modal data fusion and visualization, image analysis, advanced imaging, advanced display technologies, human-computer interfaces, sensors. The CARE papers cover topics to advance the field of computer-assisted and robotic endoscopy. The CLIP papers cover topics to fill gaps between basic science and clinical applications. The ISIC papers cover topics to facilitate knowledge dissemination in the field of skin image analysis, as well as to host a melanoma detection challenge, raising awareness and interest for these socially valuable tasks. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, Computer Assisted Robotic Endoscopy, Clinical Image-Based Procedures, and Skin Image Analysis : First International Workshop, OR 2.0 2018, 5th International Workshop, CARE 2018, 7th International Workshop, CLIP 2018, Third International Workshop, ISIC 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16 and 20, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Sarikaya, Duygu, ; McLeod, Jonathan, ; Gonz¡lez Ballester, Miguel Angel, ; Codella, Noel C.F, ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Malpani, Anand, ; Zenati, Marco A., ; De Ribaupierre, Sandrine, ; Xiongbiao, Luo, ; Collins, Toby, ; Reichl, Tobias, ; Drechsler, Klaus, ; Erdt, Marius, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; Celebi, M. Emre, ; Dana, Kristin, ; Halpern, Allan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXII, 323 p.
ISBN : 978-3-030-01201-4
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 Visión por computador Red de computadoras Computadoras Propósitos especiales Redes de comunicación informática Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Quirófanos Contextuales OR 2.0, OR 2.0 2018, 5º Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica Asistida por Computadora, CARE 2018, 7º Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes, CLIP 2018, y el Primer Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes de la Piel, ISIC 2018, celebrado junto con la 21.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 11 artÃculos completos presentados en OR 2.0 2018, los 5 artÃculos completos presentados en CARE 2018, los 8 artÃculos completos presentados en CLIP 2018 y los 10 artÃculos completos presentados en ISIC 2018 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de OR 2.0 cubren una amplia gama de temas como visión y percepción artificial, robótica, simulación y modelado quirúrgico, fusión y visualización de datos multimodales, análisis de imágenes, imágenes avanzadas, tecnologÃas de visualización avanzadas, interfaces hombre-computadora y sensores. Los artÃculos de CARE cubren temas para avanzar en el campo de la endoscopia robótica y asistida por computadora. Los artÃculos CLIP cubren temas para llenar los vacÃos entre la ciencia básica y las aplicaciones clÃnicas. Los artÃculos del ISIC cubren temas para facilitar la difusión del conocimiento en el campo del análisis de imágenes de la piel, asà como para albergar un desafÃo de detección de melanoma, generando conciencia e interés por estas tareas socialmente valiosas. Nota de contenido: OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, OR 2.0 2018 -- Computer Assisted Robotic Endoscopy, CARE 2018 -- Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2018 -- Skin Image Analysis, ISIC 2018. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the First International Workshop on OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, OR 2.0 2018, 5th International Workshop on Computer Assisted Robotic Endoscopy, CARE 2018, 7th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2018, and the First International Workshop on Skin Image Analysis, ISIC 2018, held in conjunction with the 21st International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2018, in Granada, Spain, in September 2018. The 11 full papers presented at OR 2.0 2018, the 5 full papers presented at CARE 2018, the 8 full papers presented at CLIP 2018, and the 10 full papers presented at ISIC 2018 were carefully reviewed and selected. The OR 2.0 papers cover a wide range of topics such as machine vision and perception, robotics, surgical simulation and modeling, multi-modal data fusion and visualization, image analysis, advanced imaging, advanced display technologies, human-computer interfaces, sensors. The CARE papers cover topics to advance the field of computer-assisted and robotic endoscopy. The CLIP papers cover topics to fill gaps between basic science and clinical applications. The ISIC papers cover topics to facilitate knowledge dissemination in the field of skin image analysis, as well as to host a melanoma detection challenge, raising awareness and interest for these socially valuable tasks. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging and Clinical Image-Based Procedures : First International Workshop, UNSURE 2019, and 8th International Workshop, CLIP 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Greenspan, Hayit, ; Tanno, Ryutaro, ; Erdt, Marius, ; Arbel, Tal, ; Baumgartner, Christian, ; Dalca, Adrian, ; Sudre, Carole H., ; Wells, William M., ; Drechsler, Klaus, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; González Ballester, Miguel Ãngel, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 192 p. 83 ilustraciones, 76 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-32689-0 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 Visión por computador Informática Médica Informática de la Salud Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Incertidumbre para la Utilización Segura del Aprendizaje Automático en Imágenes Médicas, UNSURE 2019, y el 8.º Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes, CLIP 2019, celebrado junto con MICCAI 2019, en Shenzhen. , China, en octubre de 2019. Para UNSURE 2019, se aceptaron para publicación 8 artÃculos de 15 presentaciones. Se centran en desarrollar conciencia y fomentar la investigación en el campo del modelado de incertidumbre para permitir la implementación segura de herramientas de aprendizaje automático en el mundo clÃnico. CLIP 2019 aceptó 11 artÃculos de las 15 presentaciones recibidas. Los talleres proporcionan un foro para el trabajo centrado en aplicaciones clÃnicas especÃficas, incluidas técnicas y procedimientos basados ​​en imágenes clÃnicas integrales y otros datos. . Nota de contenido: UNSURE 2019: Uncertainty quantification and noise modelling -- Probabilistic Surface Reconstruction with Unknown Correspondence -- Probabilistic Image Registration via Deep Multi-class Classification: Characterizing Uncertainty -- Propagating Uncertainty Across Cascaded Medical Imaging Tasks For Improved Deep Learning Inference -- Reg R-CNN: Lesion Detection and Grading under Noisy Labels -- Fast Nonparametric Mutual Information based Registration and Uncertainty Estimation -- Quantifying Uncertainty of deep neural networks in skin lesion classification -- UNSURE 2019: Domain shift robustness -- A Generalized Approach to Determine Confident Samples for Deep Neural Networks on Unseen Data -- Out of distribution detection for intra-operative functional imaging -- CLIP 2019 -- A Clinical Measuring Platform for Building the Bridge across the Quantification of Pathological N-cells in Medical Imaging for Studies of Disease -- Spatiotemporal statistical model of anatomical landmarks on a human embryonic brain -- Spaciousness filters for non-contrast CT volume segmentation of the intestine region for emergency ileus diagnosis -- Recovering physiological changes in nasal anatomy with confidence estimates -- Synthesis of Medical Images Using GANs -- DPANet: A Novel Network Based on Dense Pyramid Feature Extractor and Dual Correlation Analysis Attention Modules for Colon Glands Segmentation -- Multi-instance deep learning with graph convolutional neural networks for diagnosis of kidney diseases using ultrasound imaging -- Data Augmentation from Sketch -- An automated CNN-based 3D anatomical landmark detection method to facilitate surface-based 3D facial shape analysis -- A Device-independent Novel Statistical Modeling for Cerebral TOF-MRA data Segmentation -- Three-dimensional face reconstruction from uncalibrated photographs: application to early detection of genetic syndromes. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, UNSURE 2019, and the 8th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. For UNSURE 2019, 8 papers from 15 submissions were accepted for publication. They focus on developing awareness and encouraging research in the field of uncertainty modelling to enable safe implementation of machine learning tools in the clinical world. CLIP 2019 accepted 11 papers from the 15 submissions received. The workshops provides a forum for work centred on specific clinical applications, including techniques and procedures based on comprehensive clinical image and other data. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging and Clinical Image-Based Procedures : First International Workshop, UNSURE 2019, and 8th International Workshop, CLIP 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Greenspan, Hayit, ; Tanno, Ryutaro, ; Erdt, Marius, ; Arbel, Tal, ; Baumgartner, Christian, ; Dalca, Adrian, ; Sudre, Carole H., ; Wells, William M., ; Drechsler, Klaus, ; Linguraru, Marius George, ; Oyarzun Laura, Cristina, ; Shekhar, Raj, ; Wesarg, Stefan, ; González Ballester, Miguel Ãngel, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVII, 192 p. 83 ilustraciones, 76 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-32689-0
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 Visión por computador Informática Médica Informática de la Salud Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Incertidumbre para la Utilización Segura del Aprendizaje Automático en Imágenes Médicas, UNSURE 2019, y el 8.º Taller Internacional sobre Procedimientos ClÃnicos Basados ​​en Imágenes, CLIP 2019, celebrado junto con MICCAI 2019, en Shenzhen. , China, en octubre de 2019. Para UNSURE 2019, se aceptaron para publicación 8 artÃculos de 15 presentaciones. Se centran en desarrollar conciencia y fomentar la investigación en el campo del modelado de incertidumbre para permitir la implementación segura de herramientas de aprendizaje automático en el mundo clÃnico. CLIP 2019 aceptó 11 artÃculos de las 15 presentaciones recibidas. Los talleres proporcionan un foro para el trabajo centrado en aplicaciones clÃnicas especÃficas, incluidas técnicas y procedimientos basados ​​en imágenes clÃnicas integrales y otros datos. . Nota de contenido: UNSURE 2019: Uncertainty quantification and noise modelling -- Probabilistic Surface Reconstruction with Unknown Correspondence -- Probabilistic Image Registration via Deep Multi-class Classification: Characterizing Uncertainty -- Propagating Uncertainty Across Cascaded Medical Imaging Tasks For Improved Deep Learning Inference -- Reg R-CNN: Lesion Detection and Grading under Noisy Labels -- Fast Nonparametric Mutual Information based Registration and Uncertainty Estimation -- Quantifying Uncertainty of deep neural networks in skin lesion classification -- UNSURE 2019: Domain shift robustness -- A Generalized Approach to Determine Confident Samples for Deep Neural Networks on Unseen Data -- Out of distribution detection for intra-operative functional imaging -- CLIP 2019 -- A Clinical Measuring Platform for Building the Bridge across the Quantification of Pathological N-cells in Medical Imaging for Studies of Disease -- Spatiotemporal statistical model of anatomical landmarks on a human embryonic brain -- Spaciousness filters for non-contrast CT volume segmentation of the intestine region for emergency ileus diagnosis -- Recovering physiological changes in nasal anatomy with confidence estimates -- Synthesis of Medical Images Using GANs -- DPANet: A Novel Network Based on Dense Pyramid Feature Extractor and Dual Correlation Analysis Attention Modules for Colon Glands Segmentation -- Multi-instance deep learning with graph convolutional neural networks for diagnosis of kidney diseases using ultrasound imaging -- Data Augmentation from Sketch -- An automated CNN-based 3D anatomical landmark detection method to facilitate surface-based 3D facial shape analysis -- A Device-independent Novel Statistical Modeling for Cerebral TOF-MRA data Segmentation -- Three-dimensional face reconstruction from uncalibrated photographs: application to early detection of genetic syndromes. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, UNSURE 2019, and the 8th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. For UNSURE 2019, 8 papers from 15 submissions were accepted for publication. They focus on developing awareness and encouraging research in the field of uncertainty modelling to enable safe implementation of machine learning tools in the clinical world. CLIP 2019 accepted 11 papers from the 15 submissions received. The workshops provides a forum for work centred on specific clinical applications, including techniques and procedures based on comprehensive clinical image and other data. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
