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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaComputational Diffusion MRI / Gyori, Noemi ; Hutter, Jana ; Nath, Vishwesh ; Palombo, Marco ; Pizzolato, Marco ; Zhang, Fan
TÃtulo : Computational Diffusion MRI : International MICCAI Workshop, Lima, Peru, October 2020 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Gyori, Noemi, ; Hutter, Jana, ; Nath, Vishwesh, ; Palombo, Marco, ; Pizzolato, Marco, ; Zhang, Fan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XI, 304 p. 116 ilustraciones, 109 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-73018-5 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: Biomatemáticas Informática Visión por computador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Matemáticas de la Computación Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: 570.285 Resumen: Este libro reúne los trabajos presentados en el Workshop on Computational Diffusion MRI, CDMRI 2020, celebrado bajo los auspicios de la Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora (MICCAI), que tuvo lugar virtualmente el 8 de octubre de 2020, habiendo sido originalmente planeado para llevarse a cabo en Lima, Perú. Este libro presenta los últimos avances en el campo altamente activo y de rápido crecimiento de la resonancia magnética de difusión. Si bien ofrecen nuevas perspectivas sobre los desafÃos de investigación más recientes en este campo, los artÃculos seleccionados también brindan un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender técnicas computacionales para resonancia magnética de difusión. El libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados clÃnicamente relevantes. Como tal, es de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. El lector encontrará numerosas contribuciones que cubren una amplia gama de temas, desde los fundamentos matemáticos del proceso de difusión y generación de señales hasta nuevos métodos computacionales y técnicas de estimación para la recuperación in vivo de caracterÃsticas microestructurales y de conectividad, asà como difusión-relaxometrÃa y técnicas de primera lÃnea. Aplicaciones en la investigación y la práctica clÃnica. Nota de contenido: Super-Resolution Reconstruction from Accelerated Slice-Interleaved Diffusion Encoding Data -- Towards optimal sampling in diffusion MRI for accelerated fiber tractography -- A Signal Peak Separation Index for axisymmetric B-tensor encoding -- Improving tractography accuracy using dynamic filtering -- Diffeomorphic Alignment of Along-Tract Diffusion Profile Data from Tractography -- Direct reconstruction of crossing muscle fibers in the human tongue using a deep neural network -- Learning Anatomical Segmentations for Tractography from Diffusion MRI -- Diffusion MRI fiber orientation distribution function estimation using voxel-wise spherical U-net -- Stick Stippling for Joint 3D Visualization of Diffusion MRI Fiber Orientations and Density -- Q-space quantitative diffusion MRI measures using a stretched-exponential representation -- Repeatability of soma and neurite metrics in cortical and subcortical grey matter -- DW-MRI Microstructure Model of Models Captured via Single-Shell Bottleneck Deep Learning -- Deep learning model fitting for diffusion-relaxometry: a comparative study -- Pretraining Improves Deep Learning Based Tissue Microstructure Estimation -- Enhancing Diffusion Signal Augmentation using Spherical Convolutions -- Hybrid Graph Convolutional Neural Networks for Super Resolution of DW Images -- Manifold-Aware CycleGAN for High-Resolution Structural-to-DTI Synthesis -- Beyond lesion-load: Tractometry-informed metrics for characterizing white matter lesions within fibre pathways -- Multi-modal brain age estimation: a comparative study confirms the importance of microstructure -- Longitudinal Parcellation of the Infant Cortex Using Multi-Modal Connectome Harmonics -- Automatic segmentation of dentate nuclei for microstructure assessment: example of application to temporal lobe epilepsy patients -- Two Parallel Stages Deep Learning Network for Anterior Visual Pathway Segmentation -- Exploring DTI Benchmark Databases Through Visual Analytics. Tipo de medio : Computadora Summary : This book gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI, CDMRI 2020, held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), which took place virtually on October 8th, 2020, having originally been planned to take place in Lima, Peru. This book presents the latest developments in the highly active and rapidly growing field of diffusion MRI. While offering new perspectives on the most recent research challenges in the field, the selected articles also provide a valuable starting point for anyone interested in learning computational techniques for diffusion MRI. The book includes rigorous mathematical derivations, a large number of rich, full-colour visualizations, and clinically relevant results. As such, it is of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics, and applied mathematics. The reader will find numerous contributions coveringa broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation to new computational methods and estimation techniques for the in-vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as diffusion-relaxometry and frontline applications in research and clinical practice. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Diffusion MRI : International MICCAI Workshop, Lima, Peru, October 2020 [documento electrónico] / Gyori, Noemi, ; Hutter, Jana, ; Nath, Vishwesh, ; Palombo, Marco, ; Pizzolato, Marco, ; Zhang, Fan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XI, 304 p. 116 ilustraciones, 109 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-73018-5
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Biomatemáticas Informática Visión por computador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Matemáticas de la Computación Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: 570.285 Resumen: Este libro reúne los trabajos presentados en el Workshop on Computational Diffusion MRI, CDMRI 2020, celebrado bajo los auspicios de la Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora (MICCAI), que tuvo lugar virtualmente el 8 de octubre de 2020, habiendo sido originalmente planeado para llevarse a cabo en Lima, Perú. Este libro presenta los últimos avances en el campo altamente activo y de rápido crecimiento de la resonancia magnética de difusión. Si bien ofrecen nuevas perspectivas sobre los desafÃos de investigación más recientes en este campo, los artÃculos seleccionados también brindan un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender técnicas computacionales para resonancia magnética de difusión. El libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados clÃnicamente relevantes. Como tal, es de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. El lector encontrará numerosas contribuciones que cubren una amplia gama de temas, desde los fundamentos matemáticos del proceso de difusión y generación de señales hasta nuevos métodos computacionales y técnicas de estimación para la recuperación in vivo de caracterÃsticas microestructurales y de conectividad, asà como difusión-relaxometrÃa y técnicas de primera lÃnea. Aplicaciones en la investigación y la práctica clÃnica. Nota de contenido: Super-Resolution Reconstruction from Accelerated Slice-Interleaved Diffusion Encoding Data -- Towards optimal sampling in diffusion MRI for accelerated fiber tractography -- A Signal Peak Separation Index for axisymmetric B-tensor encoding -- Improving tractography accuracy using dynamic filtering -- Diffeomorphic Alignment of Along-Tract Diffusion Profile Data from Tractography -- Direct reconstruction of crossing muscle fibers in the human tongue using a deep neural network -- Learning Anatomical Segmentations for Tractography from Diffusion MRI -- Diffusion MRI fiber orientation distribution function estimation using voxel-wise spherical U-net -- Stick Stippling for Joint 3D Visualization of Diffusion MRI Fiber Orientations and Density -- Q-space quantitative diffusion MRI measures using a stretched-exponential representation -- Repeatability of soma and neurite metrics in cortical and subcortical grey matter -- DW-MRI Microstructure Model of Models Captured via Single-Shell Bottleneck Deep Learning -- Deep learning model fitting for diffusion-relaxometry: a comparative study -- Pretraining Improves Deep Learning Based Tissue Microstructure Estimation -- Enhancing Diffusion Signal Augmentation using Spherical Convolutions -- Hybrid Graph Convolutional Neural Networks for Super Resolution of DW Images -- Manifold-Aware CycleGAN for High-Resolution Structural-to-DTI Synthesis -- Beyond lesion-load: Tractometry-informed metrics for characterizing white matter lesions within fibre pathways -- Multi-modal brain age estimation: a comparative study confirms the importance of microstructure -- Longitudinal Parcellation of the Infant Cortex Using Multi-Modal Connectome Harmonics -- Automatic segmentation of dentate nuclei for microstructure assessment: example of application to temporal lobe epilepsy patients -- Two Parallel Stages Deep Learning Network for Anterior Visual Pathway Segmentation -- Exploring DTI Benchmark Databases Through Visual Analytics. Tipo de medio : Computadora Summary : This book gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI, CDMRI 2020, held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), which took place virtually on October 8th, 2020, having originally been planned to take place in Lima, Peru. This book presents the latest developments in the highly active and rapidly growing field of diffusion MRI. While offering new perspectives on the most recent research challenges in the field, the selected articles also provide a valuable starting point for anyone interested in learning computational techniques for diffusion MRI. The book includes rigorous mathematical derivations, a large number of rich, full-colour visualizations, and clinically relevant results. As such, it is of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics, and applied mathematics. The reader will find numerous contributions coveringa broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation to new computational methods and estimation techniques for the in-vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as diffusion-relaxometry and frontline applications in research and clinical practice. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Computational Diffusion MRI : MICCAI Workshop, Shenzhen, China, October 2019 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bonet-Carne, Elisenda, ; Hutter, Jana, ; Palombo, Marco, ; Pizzolato, Marco, ; Sepehrband, Farshid, ; Zhang, Fan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XI, 210 p. 78 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-52893-5 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: Biomatemáticas Análisis numérico Informática Visión por computador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: 570.285 Resumen: Este volumen reúne los artÃculos presentados en el Taller sobre resonancia magnética de difusión computacional (CDMRI 2019), celebrado bajo los auspicios de la Conferencia internacional sobre computación de imágenes médicas e intervención asistida por computadora (MICCAI), que tuvo lugar en Shenzhen, China, el 17 de octubre de 2019. Este libro presenta los últimos avances en el campo en rápida expansión de la resonancia magnética de difusión. Comparte nuevas perspectivas sobre los últimos desafÃos de investigación para quienes trabajan actualmente en este campo, pero también ofrece un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender sobre técnicas computacionales en resonancia magnética de difusión. El libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados extensos y clÃnicamente relevantes. Como tal, será de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. Los lectores encontrarán contribuciones que cubren una amplia gama de temas, desde los fundamentos matemáticos del proceso de difusión y la generación de señales, hasta nuevos métodos computacionales y técnicas de estimación para la recuperación in vivo de caracterÃsticas microestructurales y de conectividad, asà como difusión-relaxometrÃa y aplicaciones de primera lÃnea. en la investigación y la práctica clÃnica. Esta edición incluye trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque especÃfico en tres temas nuevos e importantes que están ganando impulso dentro de la comunidad de resonancia magnética de difusión, incluidas las estrategias de adquisición y procesamiento de señales de resonancia magnética de difusión, el aprendizaje automático para la resonancia magnética de difusión y la resonancia magnética de difusión fuera del Aplicaciones cerebrales y clÃnicas. Nota de contenido: Diffusion MRI signal acquisition and processing strategies -- Machine learning for diffusion MRI -- Combined diffusion-relaxometry MRI. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI (CDMRI 2019), held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), which took place in Shenzhen, China on October 17, 2019. This book presents the latest advances in the rapidly expanding field of diffusion MRI. It shares new perspectives on the latest research challenges for those currently working in the field, but also offers a valuable starting point for anyone interested in learning about computational techniques in diffusion MRI. The book includes rigorous mathematical derivations, a wealth of rich, full-colour visualisations and extensive clinically relevant results. As such, it will be of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics and applied mathematics. Readers will find contributions covering a broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation, to new computational methods and estimation techniques for the in vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as diffusion-relaxometry and frontline applications in research and clinical practice. This edition includes invited works from high-profile researchers with a specific focus on three new and important topics that are gaining momentum within the diffusion MRI community, including diffusion MRI signal acquisition and processing strategies, machine learning for diffusion MRI, and diffusion MRI outside the brain and clinical applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Diffusion MRI : MICCAI Workshop, Shenzhen, China, October 2019 [documento electrónico] / Bonet-Carne, Elisenda, ; Hutter, Jana, ; Palombo, Marco, ; Pizzolato, Marco, ; Sepehrband, Farshid, ; Zhang, Fan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XI, 210 p. 78 ilustraciones, 64 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-52893-5
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Biomatemáticas Análisis numérico Informática Visión por computador Inteligencia artificial BiologÃa Matemática y Computacional Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: 570.285 Resumen: Este volumen reúne los artÃculos presentados en el Taller sobre resonancia magnética de difusión computacional (CDMRI 2019), celebrado bajo los auspicios de la Conferencia internacional sobre computación de imágenes médicas e intervención asistida por computadora (MICCAI), que tuvo lugar en Shenzhen, China, el 17 de octubre de 2019. Este libro presenta los últimos avances en el campo en rápida expansión de la resonancia magnética de difusión. Comparte nuevas perspectivas sobre los últimos desafÃos de investigación para quienes trabajan actualmente en este campo, pero también ofrece un valioso punto de partida para cualquier persona interesada en aprender sobre técnicas computacionales en resonancia magnética de difusión. El libro incluye derivaciones matemáticas rigurosas, una gran cantidad de visualizaciones ricas y a todo color y resultados extensos y clÃnicamente relevantes. Como tal, será de interés para investigadores y profesionales en los campos de la informática, la fÃsica de resonancia magnética y las matemáticas aplicadas. Los lectores encontrarán contribuciones que cubren una amplia gama de temas, desde los fundamentos matemáticos del proceso de difusión y la generación de señales, hasta nuevos métodos computacionales y técnicas de estimación para la recuperación in vivo de caracterÃsticas microestructurales y de conectividad, asà como difusión-relaxometrÃa y aplicaciones de primera lÃnea. en la investigación y la práctica clÃnica. Esta edición incluye trabajos invitados de investigadores de alto perfil con un enfoque especÃfico en tres temas nuevos e importantes que están ganando impulso dentro de la comunidad de resonancia magnética de difusión, incluidas las estrategias de adquisición y procesamiento de señales de resonancia magnética de difusión, el aprendizaje automático para la resonancia magnética de difusión y la resonancia magnética de difusión fuera del Aplicaciones cerebrales y clÃnicas. Nota de contenido: Diffusion MRI signal acquisition and processing strategies -- Machine learning for diffusion MRI -- Combined diffusion-relaxometry MRI. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI (CDMRI 2019), held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), which took place in Shenzhen, China on October 17, 2019. This book presents the latest advances in the rapidly expanding field of diffusion MRI. It shares new perspectives on the latest research challenges for those currently working in the field, but also offers a valuable starting point for anyone interested in learning about computational techniques in diffusion MRI. The book includes rigorous mathematical derivations, a wealth of rich, full-colour visualisations and extensive clinically relevant results. As such, it will be of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics and applied mathematics. Readers will find contributions covering a broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation, to new computational methods and estimation techniques for the in vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as diffusion-relaxometry and frontline applications in research and clinical practice. This edition includes invited works from high-profile researchers with a specific focus on three new and important topics that are gaining momentum within the diffusion MRI community, including diffusion MRI signal acquisition and processing strategies, machine learning for diffusion MRI, and diffusion MRI outside the brain and clinical applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Medical Ultrasound, and Preterm, Perinatal and Paediatric Image Analysis : First International Workshop, ASMUS 2020, and 5th International Workshop, PIPPI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4-8, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hu, Yipeng, ; Licandro, Roxane, ; Noble, J. Alison, ; Hutter, Jana, ; Aylward, Stephen, ; Melbourne, Andrew, ; Abaci Turk, Esra, ; Torrents Barrena, Jordina, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIV, 345 p. 188 ilustraciones, 116 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60334-2 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 Ciencias sociales Red de computadoras Software de la aplicacion Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 6 Resumen: Este libro constituye las actas del Primer Taller Internacional sobre Avances en la Simplificación del UltraSound Médico, ASMUS 2020, y el 5to Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Perinatales, Prematuros y Pediátricas, PIPPI 2020, celebrado junto con MICCAI 2020, la 23a Conferencia Internacional sobre Medicina. Computación de la Imagen e Intervención Asistida por Computadora. La conferencia estaba prevista para realizarse en Lima, Perú, pero cambió a un evento en lÃnea debido a la pandemia de coronavirus. Para ASMUS 2020, se aceptaron 19 contribuciones de 26 presentaciones; Las 14 contribuciones del taller de PIPPI fueron cuidadosamente revisadas y seleccionadas entre 21 presentaciones. Los artÃculos se organizaron en secciones temáticas denominadas: diagnóstico y medición; segmentación, subtÃtulos y mejora; localización y orientación; robótica y evaluación de habilidades, y PIPPI 2020. Nota de contenido: Remote Intelligent Assisted Diagnosis System for Hepatic Echinococcosis -- Calibrated Bayesian neural networks to estimate gestational age and its uncertainty on fetal brain ultrasound images -- Automatic Optic Nerve Sheath Measurement in Point-of-Care Ultrasound -- Deep Learning for Automatic Spleen Length Measurement in Sickle Cell Disease Patients -- Cross-Device Cross-Anatomy Adaptation Network for Ultrasound Video Analysis -- Guidewire Segmentation in 4D Ultrasound Sequences Using Recurrent Fully Convolutional Networks -- Embedding Weighted Feature Aggregation Network with Domain Knowledge Integration for Breast Ultrasound Image Segmentation -- A Curriculum Learning Based Approach to Captioning Ultrasound Images -- Deep Image Translation for Enhancing Simulated Ultrasound Images -- Localizing 2D Ultrasound Probe from Ultrasound Image Sequences Using Deep Learning for Volume Reconstruction -- Augmented Reality-Based Lung Ultrasound Scanning Guidance -- Multimodality Biomedical Image Registration using Free Point Transformer Networks -- Label Efficient Localization of Fetal Brain Biometry Planes In Ultrasound Through Metric Learning -- Automatic C-plane detection in pelvic oor transperineal volumetric ultrasound -- Unsupervised Cross-domain Image Classification by Distance Metric Guided Feature Alignment -- Dual-Robotic Ultrasound System for In Vivo Prostate Tomography -- IoT-based Remote Control Study of a Robotic Trans-esophageal Ultrasound Probe via LAN and 5G -- Differentiating Operator Skill during Routine Fetal Ultrasound Scanning using Probe Motion Tracking -- Kinematics Data Representations for Skills Assessment in Ultrasound-Guided Needle Insertion -- 3D Fetal Pose Estimation with Adaptive Variance and Conditional Generative Adversarial Network -- Atlas-based segmentation of the human embryo using deep learning with minimal supervision -- Deformable Slice-to-Volume Registration for Reconstruction of Quantitative T2* Placental and Fetal MRI -- A Smartphone-based System for Real-time Early Childhood Caries Diagnosis -- Automated Detection of Congenital Heart Disease in Fetal Ultrasound Screening -- Harmonised segmentation of neonatal brain MRI: a domain adaptation approach -- A multi-task approach using positional information for ultrasound placenta segmentation -- Spontaneous preterm birth prediction using convolutional neural networks -- Multi-Modal Perceptual Adversarial Learning for Longitudinal Prediction of Infant MR Images -- Efficient multi-class fetal brain segmentation in high resolution MRI reconstructions with noisy labels -- Deep Learning Spatial Compounding from Multiple Fetal Head Ultrasound Acquisitions -- Brain volume and neuropsychological differences in extremely preterm adolescents -- Automatic Detection of Neonatal Brain Injury on MRI -- Unbiased atlas construction for neonatal cortical surfaces via unsupervised learning. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the proceedings of the First International Workshop on Advances in Simplifying Medical UltraSound, ASMUS 2020, and the 5th International Workshop on Perinatal, Preterm and Paediatric Image Analysis, PIPPI 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, the 23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. The conference was planned to take place in Lima, Peru, but changed to an online event due to the Coronavirus pandemic. For ASMUS 2020, 19 contributions were accepted from 26 submissions; the 14 contributions from the PIPPI workshop were carefully reviewed and selected from 21 submissions. The papers were organized in topical sections named: diagnosis and measurement; segmentation, captioning and enhancement; localisation and guidance; robotics and skill assessment, and PIPPI 2020. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Medical Ultrasound, and Preterm, Perinatal and Paediatric Image Analysis : First International Workshop, ASMUS 2020, and 5th International Workshop, PIPPI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4-8, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Hu, Yipeng, ; Licandro, Roxane, ; Noble, J. Alison, ; Hutter, Jana, ; Aylward, Stephen, ; Melbourne, Andrew, ; Abaci Turk, Esra, ; Torrents Barrena, Jordina, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 345 p. 188 ilustraciones, 116 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-60334-2
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 Ciencias sociales Red de computadoras Software de la aplicacion Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Redes de comunicación informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 6 Resumen: Este libro constituye las actas del Primer Taller Internacional sobre Avances en la Simplificación del UltraSound Médico, ASMUS 2020, y el 5to Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Perinatales, Prematuros y Pediátricas, PIPPI 2020, celebrado junto con MICCAI 2020, la 23a Conferencia Internacional sobre Medicina. Computación de la Imagen e Intervención Asistida por Computadora. La conferencia estaba prevista para realizarse en Lima, Perú, pero cambió a un evento en lÃnea debido a la pandemia de coronavirus. Para ASMUS 2020, se aceptaron 19 contribuciones de 26 presentaciones; Las 14 contribuciones del taller de PIPPI fueron cuidadosamente revisadas y seleccionadas entre 21 presentaciones. Los artÃculos se organizaron en secciones temáticas denominadas: diagnóstico y medición; segmentación, subtÃtulos y mejora; localización y orientación; robótica y evaluación de habilidades, y PIPPI 2020. Nota de contenido: Remote Intelligent Assisted Diagnosis System for Hepatic Echinococcosis -- Calibrated Bayesian neural networks to estimate gestational age and its uncertainty on fetal brain ultrasound images -- Automatic Optic Nerve Sheath Measurement in Point-of-Care Ultrasound -- Deep Learning for Automatic Spleen Length Measurement in Sickle Cell Disease Patients -- Cross-Device Cross-Anatomy Adaptation Network for Ultrasound Video Analysis -- Guidewire Segmentation in 4D Ultrasound Sequences Using Recurrent Fully Convolutional Networks -- Embedding Weighted Feature Aggregation Network with Domain Knowledge Integration for Breast Ultrasound Image Segmentation -- A Curriculum Learning Based Approach to Captioning Ultrasound Images -- Deep Image Translation for Enhancing Simulated Ultrasound Images -- Localizing 2D Ultrasound Probe from Ultrasound Image Sequences Using Deep Learning for Volume Reconstruction -- Augmented Reality-Based Lung Ultrasound Scanning Guidance -- Multimodality Biomedical Image Registration using Free Point Transformer Networks -- Label Efficient Localization of Fetal Brain Biometry Planes In Ultrasound Through Metric Learning -- Automatic C-plane detection in pelvic oor transperineal volumetric ultrasound -- Unsupervised Cross-domain Image Classification by Distance Metric Guided Feature Alignment -- Dual-Robotic Ultrasound System for In Vivo Prostate Tomography -- IoT-based Remote Control Study of a Robotic Trans-esophageal Ultrasound Probe via LAN and 5G -- Differentiating Operator Skill during Routine Fetal Ultrasound Scanning using Probe Motion Tracking -- Kinematics Data Representations for Skills Assessment in Ultrasound-Guided Needle Insertion -- 3D Fetal Pose Estimation with Adaptive Variance and Conditional Generative Adversarial Network -- Atlas-based segmentation of the human embryo using deep learning with minimal supervision -- Deformable Slice-to-Volume Registration for Reconstruction of Quantitative T2* Placental and Fetal MRI -- A Smartphone-based System for Real-time Early Childhood Caries Diagnosis -- Automated Detection of Congenital Heart Disease in Fetal Ultrasound Screening -- Harmonised segmentation of neonatal brain MRI: a domain adaptation approach -- A multi-task approach using positional information for ultrasound placenta segmentation -- Spontaneous preterm birth prediction using convolutional neural networks -- Multi-Modal Perceptual Adversarial Learning for Longitudinal Prediction of Infant MR Images -- Efficient multi-class fetal brain segmentation in high resolution MRI reconstructions with noisy labels -- Deep Learning Spatial Compounding from Multiple Fetal Head Ultrasound Acquisitions -- Brain volume and neuropsychological differences in extremely preterm adolescents -- Automatic Detection of Neonatal Brain Injury on MRI -- Unbiased atlas construction for neonatal cortical surfaces via unsupervised learning. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the proceedings of the First International Workshop on Advances in Simplifying Medical UltraSound, ASMUS 2020, and the 5th International Workshop on Perinatal, Preterm and Paediatric Image Analysis, PIPPI 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, the 23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. The conference was planned to take place in Lima, Peru, but changed to an online event due to the Coronavirus pandemic. For ASMUS 2020, 19 contributions were accepted from 26 submissions; the 14 contributions from the PIPPI workshop were carefully reviewed and selected from 21 submissions. The papers were organized in topical sections named: diagnosis and measurement; segmentation, captioning and enhancement; localisation and guidance; robotics and skill assessment, and PIPPI 2020. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Smart Ultrasound Imaging and Perinatal, Preterm and Paediatric Image Analysis : First International Workshop, SUSI 2019, and 4th International Workshop, PIPPI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wang, Qian, ; Gomez, Alberto, ; Hutter, Jana, ; McLeod, Kristin, ; Zimmer, Veronika, ; Zettinig, Oliver, ; Licandro, Roxane, ; Robinson, Emma, ; Christiaens, Daan, ; Turk, Esra Abaci, ; Melbourne, Andrew, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 190 p. 97 ilustraciones, 68 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-32875-7 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 Procesamiento de imágenes Visión por computador Software de la aplicacion IngenierÃa Informática Red de computadoras Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información IngenierÃa Informática y Redes Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Imágenes por Ultrasonido Inteligentes, SUSI 2019, y el 4.º Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Prematuros, Perinatales y Pediátricas, PIPPI 2019, celebrado junto con la 22.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas y Computación. -Intervención Asistida, MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 10 artÃculos completos presentados en SUSI 2019 y los 10 artÃculos completos presentados en PIPPI 2019 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de SUSI cubren una amplia gama de aplicaciones médicas del ultrasonido en modo B, incluidas las cardÃacas (ecocardiografÃa), abdominales (hÃgado), fetales, musculoesqueléticas y pulmonares. Los artÃculos de PIPPI cubren el estudio cientÃfico detallado del crecimiento volumétrico, la mielinización y la microestructura cortical, la estructura y función de la placenta. Nota de contenido: First Workshop on Smart UltraSound Imaging -- Straight to the point: reinforcement learning for user guidance in ultrasound -- Registration of Untracked 2D Laparoscopic Ultrasound Liver Images to CT using Content-based Retrieval and Kinematic Priors -- Direct Detection and Measurement of Nuchal Translucency with Neural Networks from Ultrasound Images -- Automated left ventricle dimension measurement in 2D cardiac ultrasound via an anatomically meaningful CNN approach -- SPRNet: Automatic Fetal Standard Plane Recognition Network for Ultrasound Images -- Representation Disentanglement for Multi-task Learning with application to Fetal Ultrasound -- Adversarial Learning for Deformable Image Registration: Application to 3D Ultrasound Image Fusion -- Monitoring Achilles tendon healing progress in ultrasound imaging with convolutional neural networks -- Deep Learning-based Pneumothorax Detection in Ultrasound Videos -- Deep Learning Based Minimum Variance Beamforming for Ultrasound Imaging -- 4th Workshop on Perinatal, Preterm and Paediatric Image Analysis -- Estimation of preterm birth markers with U-Net segmentation network -- Investigating Image Registration Impact on Preterm Birth Classification: An Interpretable Deep Learning Approach -- Dual Network Generative Adversarial Networks for Pediatric Echocardiography Segmentation -- Reproducibility of Functional Connectivity Estimates in Motion Corrected Fetal fMRI -- Plug-and-Play Priors for Reconstruction-based Placental Image Registration -- A Longitudinal Study of the Evolution of the Central Sulcus' Shape in Preterm Infants using Manifold Learning -- Prediction of failure of induction of labor (IOL) from ultrasound images using radioman features -- Longitudinal analysis of fetal MRI in patients with prenatal spina bifida repair -- Quantifying Residual Motion Artifacts in Fetal fMRI Data -- Topology-preserving augmentation for CNN-based segmentation of congenital heart defects from 3D paediatric CMR. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the First International Workshop on Smart Ultrasound Imaging, SUSI 2019, and the 4th International Workshop on Preterm, Perinatal and Paediatric Image Analysis, PIPPI 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 10 full papers presented at SUSI 2019 and the 10 full papers presented at PIPPI 2019 were carefully reviewed and selected. The SUSI papers cover a wide range of medical applications of B-Mode ultrasound, including cardiac (echocardiography), abdominal (liver), fetal, musculoskeletal, and lung. The PIPPI papers cover the detailed scientific study of volumetric growth, myelination and cortical microstructure, placental structure and function. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Smart Ultrasound Imaging and Perinatal, Preterm and Paediatric Image Analysis : First International Workshop, SUSI 2019, and 4th International Workshop, PIPPI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Wang, Qian, ; Gomez, Alberto, ; Hutter, Jana, ; McLeod, Kristin, ; Zimmer, Veronika, ; Zettinig, Oliver, ; Licandro, Roxane, ; Robinson, Emma, ; Christiaens, Daan, ; Turk, Esra Abaci, ; Melbourne, Andrew, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVII, 190 p. 97 ilustraciones, 68 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-32875-7
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 Procesamiento de imágenes Visión por computador Software de la aplicacion IngenierÃa Informática Red de computadoras Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información IngenierÃa Informática y Redes Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Imágenes por Ultrasonido Inteligentes, SUSI 2019, y el 4.º Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Prematuros, Perinatales y Pediátricas, PIPPI 2019, celebrado junto con la 22.ª Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas y Computación. -Intervención Asistida, MICCAI 2019, en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 10 artÃculos completos presentados en SUSI 2019 y los 10 artÃculos completos presentados en PIPPI 2019 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de SUSI cubren una amplia gama de aplicaciones médicas del ultrasonido en modo B, incluidas las cardÃacas (ecocardiografÃa), abdominales (hÃgado), fetales, musculoesqueléticas y pulmonares. Los artÃculos de PIPPI cubren el estudio cientÃfico detallado del crecimiento volumétrico, la mielinización y la microestructura cortical, la estructura y función de la placenta. Nota de contenido: First Workshop on Smart UltraSound Imaging -- Straight to the point: reinforcement learning for user guidance in ultrasound -- Registration of Untracked 2D Laparoscopic Ultrasound Liver Images to CT using Content-based Retrieval and Kinematic Priors -- Direct Detection and Measurement of Nuchal Translucency with Neural Networks from Ultrasound Images -- Automated left ventricle dimension measurement in 2D cardiac ultrasound via an anatomically meaningful CNN approach -- SPRNet: Automatic Fetal Standard Plane Recognition Network for Ultrasound Images -- Representation Disentanglement for Multi-task Learning with application to Fetal Ultrasound -- Adversarial Learning for Deformable Image Registration: Application to 3D Ultrasound Image Fusion -- Monitoring Achilles tendon healing progress in ultrasound imaging with convolutional neural networks -- Deep Learning-based Pneumothorax Detection in Ultrasound Videos -- Deep Learning Based Minimum Variance Beamforming for Ultrasound Imaging -- 4th Workshop on Perinatal, Preterm and Paediatric Image Analysis -- Estimation of preterm birth markers with U-Net segmentation network -- Investigating Image Registration Impact on Preterm Birth Classification: An Interpretable Deep Learning Approach -- Dual Network Generative Adversarial Networks for Pediatric Echocardiography Segmentation -- Reproducibility of Functional Connectivity Estimates in Motion Corrected Fetal fMRI -- Plug-and-Play Priors for Reconstruction-based Placental Image Registration -- A Longitudinal Study of the Evolution of the Central Sulcus' Shape in Preterm Infants using Manifold Learning -- Prediction of failure of induction of labor (IOL) from ultrasound images using radioman features -- Longitudinal analysis of fetal MRI in patients with prenatal spina bifida repair -- Quantifying Residual Motion Artifacts in Fetal fMRI Data -- Topology-preserving augmentation for CNN-based segmentation of congenital heart defects from 3D paediatric CMR. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed joint proceedings of the First International Workshop on Smart Ultrasound Imaging, SUSI 2019, and the 4th International Workshop on Preterm, Perinatal and Paediatric Image Analysis, PIPPI 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 10 full papers presented at SUSI 2019 and the 10 full papers presented at PIPPI 2019 were carefully reviewed and selected. The SUSI papers cover a wide range of medical applications of B-Mode ultrasound, including cardiac (echocardiography), abdominal (liver), fetal, musculoskeletal, and lung. The PIPPI papers cover the detailed scientific study of volumetric growth, myelination and cortical microstructure, placental structure and function. 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 Perinatal Imaging, Placental and Preterm Image Analysis : 3rd International Workshop, UNSURE 2021, and 6th International Workshop, PIPPI 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, October 1, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sudre, Carole H., ; Licandro, Roxane, ; Baumgartner, Christian, ; Melbourne, Andrew, ; Dalca, Adrian, ; Hutter, Jana, ; Tanno, Ryutaro, ; Abaci Turk, Esra, ; Van Leemput, Koen, ; Torrents Barrena, Jordina, ; Wells, William M., ; Macgowan, Christopher, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIII, 296 p. 112 ilustraciones, 103 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-87735-4 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 Bioinformática Sistemas de reconocimiento de patrones BiologÃa Computacional y de Sistemas Reconocimiento de patrones automatizado Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Tercer Taller Internacional sobre Incertidumbre para la Utilización Segura del Aprendizaje Automático en Imágenes Médicas, UNSURE 2021, y el 6to Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Prematuros, Perinatales y Pediátricas, PIPPI 2021, celebrado junto con MICCAI 2021. Estaba previsto que la conferencia se celebrara en Estrasburgo, Francia, pero se celebró virtualmente debido a la pandemia de COVID-19. Para UNSURE 2021, se aceptó para publicación 13 artÃculos de 18 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. PIPPI 2021 aceptó 14 artÃculos de las 18 presentaciones recibidas. El taller tiene como objetivo reunir métodos y experiencias de investigadores y autores que trabajan en estas cohortes más jóvenes y proporciona un foro para la discusión abierta sobre enfoques avanzados de análisis de imágenes centrados en el análisis del crecimiento y desarrollo en el perÃodo fetal, infantil y pediátrico. Nota de contenido: UNSURE 2021 - Uncertainty estimation and modelling and annotation uncertainty -- Model uncertainty estimation for medical Imaging based diagnosis -- Accurate simulation of operating system updates in neuroimaging using Monte-Carlo arithmetic -- Leveraging uncertainty estimates to improve segmentation performance in cardiac MR -- Improving the reliability of semantic segmentation of medical images by uncertainty modelling with Bayesian deep networks and curriculum learning -- Unpaired MR image homogeneisation by disentangled representations and its uncertainty -- Uncertainty-aware deep learning based deformable registration -- Monte Carlo Concrete DropPath for Epistemic Uncertainty Estimation in Brain Tumour segmentation -- Improving Aleatoric Uncertainty quantification in multi-annotated medical image segmentation with normalizing flows -- UNSURE 2021 – Domain shift robustness and risk management in clinical pipelines -- Task-agnostic out-of-distribution detection using kernel density estimation -- Out of distribution detection for medical images -- Robust selective classification of skin lesions with asymmetric costs -- Confidence-based Out-of-Distribution detection: a comparative study and analysis -- Novel disease detection using ensembles with regularized disagreement -- PIPPI2021 -- Automatic Placenta Abnormality Detection using Convolutional Neural Networks on Ultrasound Texture -- Simulated Half-Fourier Acquisitions Single-shot Turbo Spin Echo (HASTE) of the Fetal Brain: Application to Super-Resolution Reconstruction -- Spatio-temporal atlas of normal fetal craniofacial feature development and CNN-based ocular biometry for motion-corrected fetal MRI -- Myelination of preterm brain networks at adolescence -- A bootstrap self-training method for sequence transfer: State-of-the-art placenta segmentation in fetal MRI -- Segmentation of the cortical plate in fetal brain MRI with a topological loss -- Fetal brain MRI measurements using a deep learning landmark network with reliability estimation -- CAS-Net: Conditional Atlas Generation and Brain Segmentation for Fetal MRI -- Detection of Injury and Automated Triage of Preterm Neonatal MRI using Patch-Based Gaussian Processes -- Assessment of Regional Cortical Development through Fissure Based Gestational Age Estimation in 3D Fetal Ultrasound -- Texture-based Analysis of Fetal Organs in Fetal Growth Restriction -- Distributionally Robust Segmentation of Abnormal Fetal Brain 3D MRI -- Analysis of the Anatomical Variability of Fetal Brains with Corpus Callosum Agenesis -- Predicting preterm birth using multimodal fetal imaging. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the Third International Workshop on Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, UNSURE 2021, and the 6th International Workshop on Preterm, Perinatal and Paediatric Image Analysis, PIPPI 2021, held in conjunction with MICCAI 2021. The conference was planned to take place in Strasbourg, France, but was held virtually due to the COVID-19 pandemic.For UNSURE 2021, 13 papers from 18 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. PIPPI 2021 accepted 14 papers from the 18 submissions received. The workshop aims to bring together methods and experience from researchers and authors working on these younger cohorts and provides a forum for the open discussion of advanced image analysis approaches focused on the analysis of growth and development in the fetal, infant and paediatric period. 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 Perinatal Imaging, Placental and Preterm Image Analysis : 3rd International Workshop, UNSURE 2021, and 6th International Workshop, PIPPI 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, October 1, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Sudre, Carole H., ; Licandro, Roxane, ; Baumgartner, Christian, ; Melbourne, Andrew, ; Dalca, Adrian, ; Hutter, Jana, ; Tanno, Ryutaro, ; Abaci Turk, Esra, ; Van Leemput, Koen, ; Torrents Barrena, Jordina, ; Wells, William M., ; Macgowan, Christopher, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIII, 296 p. 112 ilustraciones, 103 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-87735-4
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 Bioinformática Sistemas de reconocimiento de patrones BiologÃa Computacional y de Sistemas Reconocimiento de patrones automatizado Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas del Tercer Taller Internacional sobre Incertidumbre para la Utilización Segura del Aprendizaje Automático en Imágenes Médicas, UNSURE 2021, y el 6to Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Prematuros, Perinatales y Pediátricas, PIPPI 2021, celebrado junto con MICCAI 2021. Estaba previsto que la conferencia se celebrara en Estrasburgo, Francia, pero se celebró virtualmente debido a la pandemia de COVID-19. Para UNSURE 2021, se aceptó para publicación 13 artÃculos de 18 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. PIPPI 2021 aceptó 14 artÃculos de las 18 presentaciones recibidas. El taller tiene como objetivo reunir métodos y experiencias de investigadores y autores que trabajan en estas cohortes más jóvenes y proporciona un foro para la discusión abierta sobre enfoques avanzados de análisis de imágenes centrados en el análisis del crecimiento y desarrollo en el perÃodo fetal, infantil y pediátrico. Nota de contenido: UNSURE 2021 - Uncertainty estimation and modelling and annotation uncertainty -- Model uncertainty estimation for medical Imaging based diagnosis -- Accurate simulation of operating system updates in neuroimaging using Monte-Carlo arithmetic -- Leveraging uncertainty estimates to improve segmentation performance in cardiac MR -- Improving the reliability of semantic segmentation of medical images by uncertainty modelling with Bayesian deep networks and curriculum learning -- Unpaired MR image homogeneisation by disentangled representations and its uncertainty -- Uncertainty-aware deep learning based deformable registration -- Monte Carlo Concrete DropPath for Epistemic Uncertainty Estimation in Brain Tumour segmentation -- Improving Aleatoric Uncertainty quantification in multi-annotated medical image segmentation with normalizing flows -- UNSURE 2021 – Domain shift robustness and risk management in clinical pipelines -- Task-agnostic out-of-distribution detection using kernel density estimation -- Out of distribution detection for medical images -- Robust selective classification of skin lesions with asymmetric costs -- Confidence-based Out-of-Distribution detection: a comparative study and analysis -- Novel disease detection using ensembles with regularized disagreement -- PIPPI2021 -- Automatic Placenta Abnormality Detection using Convolutional Neural Networks on Ultrasound Texture -- Simulated Half-Fourier Acquisitions Single-shot Turbo Spin Echo (HASTE) of the Fetal Brain: Application to Super-Resolution Reconstruction -- Spatio-temporal atlas of normal fetal craniofacial feature development and CNN-based ocular biometry for motion-corrected fetal MRI -- Myelination of preterm brain networks at adolescence -- A bootstrap self-training method for sequence transfer: State-of-the-art placenta segmentation in fetal MRI -- Segmentation of the cortical plate in fetal brain MRI with a topological loss -- Fetal brain MRI measurements using a deep learning landmark network with reliability estimation -- CAS-Net: Conditional Atlas Generation and Brain Segmentation for Fetal MRI -- Detection of Injury and Automated Triage of Preterm Neonatal MRI using Patch-Based Gaussian Processes -- Assessment of Regional Cortical Development through Fissure Based Gestational Age Estimation in 3D Fetal Ultrasound -- Texture-based Analysis of Fetal Organs in Fetal Growth Restriction -- Distributionally Robust Segmentation of Abnormal Fetal Brain 3D MRI -- Analysis of the Anatomical Variability of Fetal Brains with Corpus Callosum Agenesis -- Predicting preterm birth using multimodal fetal imaging. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the Third International Workshop on Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, UNSURE 2021, and the 6th International Workshop on Preterm, Perinatal and Paediatric Image Analysis, PIPPI 2021, held in conjunction with MICCAI 2021. The conference was planned to take place in Strasbourg, France, but was held virtually due to the COVID-19 pandemic.For UNSURE 2021, 13 papers from 18 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. PIPPI 2021 accepted 14 papers from the 18 submissions received. The workshop aims to bring together methods and experience from researchers and authors working on these younger cohorts and provides a forum for the open discussion of advanced image analysis approaches focused on the analysis of growth and development in the fetal, infant and paediatric period. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
