Autor Mori, Kensaku
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaComputer Assisted and Robotic Endoscopy and Clinical Image-Based Procedures / Cardoso, M. Jorge ; Arbel, Tal ; Luo, Xiongbiao ; Wesarg, Stefan ; Reichl, Tobias ; González Ballester, Miguel Ángel ; McLeod, Jonathan ; Drechsler, Klaus ; Peters, Terry ; Erdt, Marius ; Mori, Kensaku ; Linguraru, Marius George ; Uhl, Andreas ; Oyarzun Laura, Cristina ; Shekhar, Raj
Título : 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 Ángel, ; 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. Palabras clave: Visión por computador Gráficos de computadora Inteligencia artificial Informática Médica Informática de la Salud Índice Dewey: 006.37 Visión artificial 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 Clínicos 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 artículos completos presentados en CARE 2017 y los 10 artículos completos presentados en CLIP 2017 fueron cuidadosamente revisados y seleccionados. Los artículos 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. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 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 Ángel, ; 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
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Palabras clave: Visión por computador Gráficos de computadora Inteligencia artificial Informática Médica Informática de la Salud Índice Dewey: 006.37 Visión artificial 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 Clínicos 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 artículos completos presentados en CARE 2017 y los 10 artículos completos presentados en CLIP 2017 fueron cuidadosamente revisados y seleccionados. Los artículos 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. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Computer-Assisted and Robotic Endoscopy : Third International Workshop, CARE 2016, Held in Conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 17, 2016, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Peters, Terry, ; Yang, Guang-Zhong, ; Navab, Nassir, ; Mori, Kensaku, ; Luo, Xiongbiao, ; Reichl, Tobias, ; McLeod, Jonathan, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: VIII, 127 p. 56 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-54057-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Sistemas de reconocimiento de patrones Gráficos de computadora Inteligencia artificial Radiología Informática Médica Reconocimiento de patrones automatizado Informática de la Salud Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia, exhaustivamente arbitradas, del Tercer Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica y Asistida por Computadora, CARE 2016, celebrado junto con MICCAI 2016, en Atenas, Grecia, en octubre de 2016. Los 11 artículos completos revisados fueron cuidadosamente seleccionados. de 13 presentaciones iniciales. Los artículos están organizados en secciones temáticas como visión por computadora, gráficos, robótica, imágenes médicas, sistemas de seguimiento externo, sistemas de control de dispositivos médicos, técnicas de procesamiento de información, planificación y simulación de endoscopia. Nota de contenido: Computer-Assisted -- Robotic Endoscopy -- Ultrasound endoscopy -- Endoscopic tracking and navigation techniques -- Vitrual and mixed reality.-. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Computer-Assisted and Robotic Endoscopy : Third International Workshop, CARE 2016, Held in Conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 17, 2016, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Peters, Terry, ; Yang, Guang-Zhong, ; Navab, Nassir, ; Mori, Kensaku, ; Luo, Xiongbiao, ; Reichl, Tobias, ; McLeod, Jonathan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - VIII, 127 p. 56 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-54057-3
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Palabras clave: Visión por computador Sistemas de reconocimiento de patrones Gráficos de computadora Inteligencia artificial Radiología Informática Médica Reconocimiento de patrones automatizado Informática de la Salud Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia, exhaustivamente arbitradas, del Tercer Taller Internacional sobre Endoscopia Robótica y Asistida por Computadora, CARE 2016, celebrado junto con MICCAI 2016, en Atenas, Grecia, en octubre de 2016. Los 11 artículos completos revisados fueron cuidadosamente seleccionados. de 13 presentaciones iniciales. Los artículos están organizados en secciones temáticas como visión por computadora, gráficos, robótica, imágenes médicas, sistemas de seguimiento externo, sistemas de control de dispositivos médicos, técnicas de procesamiento de información, planificación y simulación de endoscopia. Nota de contenido: Computer-Assisted -- Robotic Endoscopy -- Ultrasound endoscopy -- Endoscopic tracking and navigation techniques -- Vitrual and mixed reality.-. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Image Analysis for Moving Organ, Breast, and Thoracic Images : Third International Workshop, RAMBO 2018, Fourth International Workshop, BIA 2018, and First International Workshop, TIA 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, ; Kainz, Bernhard, ; Maicas, Gabriel, ; Beichel, Reinhard R., ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Bhatia, Kanwal, ; Vercauteren, Tom, ; Oktay, Ozan, ; Carneiro, Gustavo, ; Bradley, Andrew P., ; Nascimento, Jacinto, ; Min, Hang, ; Brown, Matthew S., ; Jacobs, Colin, ; Lassen-Schmidt, Bianca, ; Mori, Kensaku, ; Petersen, Jens, ; San José Estépar, Raúl, ; Schmidt-Richberg, Alexander, ; Veiga, Catarina, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIV, 350 p. 144 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-00946-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Informática de la Salud Inteligencia artificial Informática Médica Redes de comunicación informática Red informática Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Tercer Taller Internacional sobre Reconstrucción y Análisis de Órganos del Cuerpo en Movimiento, RAMBO 2018, el Cuarto Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Mamarias, BIA 2018, y el Primer Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Torácicas, TIA 2018, celebrado en conjunto con la 21.a Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 5 artículos completos (de 10 presentaciones) presentados en RAMBO, los 9 artículos completos (de 18 presentaciones) presentadas en BIA, y los 20 artículos completos (de 21 presentaciones) presentados en TIA fueron cuidadosamente revisados y seleccionados. Los artículos de RAMBO cubren aspectos de las imágenes médicas en los que el movimiento desempeña un papel en la formación o el análisis de las imágenes. Los artículos de la BIA tratan temas como la detección y el diagnóstico del cáncer de mama asistido por computadora, el análisis cuantitativo de las modalidades de imágenes de la mama y la detección y el análisis de imágenes de la mama a gran escala. Los artículos de la TIA cubren aspectos de la investigación del análisis de imágenes para enfermedades pulmonares y cardíacas, incluida la segmentación, el registro, la cuantificación, el modelado del proceso de adquisición de imágenes, la visualización, la validación, el modelado estadístico, el modelado biofísico del pulmón (anatomía computacional), el aprendizaje profundo y aplicaciones novedosas. Nota de contenido: Resection-based Demons Regularization for Breast Tumor Bed Propagation -- Linear and Deformable Image Registration with 3D Convolutional Neural Networks -- Super Resolution of Cardiac Cine MRI Sequences Using Deep Learning -- Automated CNN-based Reconstruction of Short-Axis Cardiac MR Sequence From Real-Time Image Data -- An Unbiased Groupwise Registration Algorithm for Correcting Motion in Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Images -- Siamese Network for Dual-View Mammography Mass Matching -- Large-scale Mammography CAD with Deformable Conv-Nets -- Domain Adaptation for Deviating Acquisition Protocols in CNN-based Lesion Classification on Diffusion-Weighted MR Images -- Improved Breast Mass Segmentation in Mammograms with Conditional Residual U-net -- Improving Breast Cancer Detection using Symmetry Information -- Conditional Infilling GANs for Data Augmentation in Mammogram Classification -- A Unified Mammogram Analysis Method via Hybrid Deep Supervision -- Structure-aware Staging for Breast Cancer Metastases -- Reproducible evaluation of registration algorithms for movement correction in dynamic contrast enhancing magnetic resonance imaging for breast cancer diagnosis -- Robust Windowed Harmonic Phase Analysis with a Single Acquisition -- Lung Structures Enhancement in Chest Radiographs via CT based FCNN Training -- Improving the Segmentation of Anatomical Structures in Chest Radiographs using U-Net with an ImageNet Pre-trained Encoder -- Tuberculosis histopathology on x-ray CT -- A CT scan harmonization technique to detect Emphysema and Small Airway Diseases -- Transfer Learning for Segmentation of Injured Lungs using Coarse-to-Fine Convolutional Neural Networks -- High throughput lung and lobar segmentation by 2D and 3D CNN on chest CT with diffuse lung disease -- Multi-Structure Segmentation from Partially Labeled Datasets. Application to Body Composition Measurements on CT scans -- 3D Pulmonary Artery Segmentation from CTA Scans using Deep Learning with Realistic Data Augmentation -- Automatic Airway Segmentation in chest CT using Convolutional Neural Networks -- Detecting Out-of-phase Ventilation Using 4DCT to Improve Radiation Therapy for Lung Cancer -- XeMRI to CT Lung Image Registration Enhanced with Personalized 4DCT-derived Motion Model -- Rigid Lens – Locally Rigid Approximations of Deformable Registration for Change Assessment in Thorax-Abdomen CT Follow-Up Scan -- Diffeomorphic Lung Registration using Deep CNNs and Reinforced Learning -- Transfer learning approach to predict biopsy-confirmed malignancy of lung nodules from imaging data: a pilot study -- Convolutional Neural Network Based COPD and Emphysema Classifications Are Predictive of Lung Cancer Diagnosis -- Towards an automatic lung cancer screening system in low dose computed tomography -- Automatic classification of centrilobular emphysema on CT using deep learning: comparison with visual scoring -- On the Relevance of the Loss Function in the Agatston Score Regression from non-ECG Gated CT Scans -- Accurate Measurement of Airway Morphology on Chest CT images. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Image Analysis for Moving Organ, Breast, and Thoracic Images : Third International Workshop, RAMBO 2018, Fourth International Workshop, BIA 2018, and First International Workshop, TIA 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16 and 20, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Kainz, Bernhard, ; Maicas, Gabriel, ; Beichel, Reinhard R., ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Bhatia, Kanwal, ; Vercauteren, Tom, ; Oktay, Ozan, ; Carneiro, Gustavo, ; Bradley, Andrew P., ; Nascimento, Jacinto, ; Min, Hang, ; Brown, Matthew S., ; Jacobs, Colin, ; Lassen-Schmidt, Bianca, ; Mori, Kensaku, ; Petersen, Jens, ; San José Estépar, Raúl, ; Schmidt-Richberg, Alexander, ; Veiga, Catarina, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIV, 350 p. 144 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-00946-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Informática de la Salud Inteligencia artificial Informática Médica Redes de comunicación informática Red informática Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Tercer Taller Internacional sobre Reconstrucción y Análisis de Órganos del Cuerpo en Movimiento, RAMBO 2018, el Cuarto Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Mamarias, BIA 2018, y el Primer Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Torácicas, TIA 2018, celebrado en conjunto con la 21.a Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 5 artículos completos (de 10 presentaciones) presentados en RAMBO, los 9 artículos completos (de 18 presentaciones) presentadas en BIA, y los 20 artículos completos (de 21 presentaciones) presentados en TIA fueron cuidadosamente revisados y seleccionados. Los artículos de RAMBO cubren aspectos de las imágenes médicas en los que el movimiento desempeña un papel en la formación o el análisis de las imágenes. Los artículos de la BIA tratan temas como la detección y el diagnóstico del cáncer de mama asistido por computadora, el análisis cuantitativo de las modalidades de imágenes de la mama y la detección y el análisis de imágenes de la mama a gran escala. Los artículos de la TIA cubren aspectos de la investigación del análisis de imágenes para enfermedades pulmonares y cardíacas, incluida la segmentación, el registro, la cuantificación, el modelado del proceso de adquisición de imágenes, la visualización, la validación, el modelado estadístico, el modelado biofísico del pulmón (anatomía computacional), el aprendizaje profundo y aplicaciones novedosas. Nota de contenido: Resection-based Demons Regularization for Breast Tumor Bed Propagation -- Linear and Deformable Image Registration with 3D Convolutional Neural Networks -- Super Resolution of Cardiac Cine MRI Sequences Using Deep Learning -- Automated CNN-based Reconstruction of Short-Axis Cardiac MR Sequence From Real-Time Image Data -- An Unbiased Groupwise Registration Algorithm for Correcting Motion in Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Images -- Siamese Network for Dual-View Mammography Mass Matching -- Large-scale Mammography CAD with Deformable Conv-Nets -- Domain Adaptation for Deviating Acquisition Protocols in CNN-based Lesion Classification on Diffusion-Weighted MR Images -- Improved Breast Mass Segmentation in Mammograms with Conditional Residual U-net -- Improving Breast Cancer Detection using Symmetry Information -- Conditional Infilling GANs for Data Augmentation in Mammogram Classification -- A Unified Mammogram Analysis Method via Hybrid Deep Supervision -- Structure-aware Staging for Breast Cancer Metastases -- Reproducible evaluation of registration algorithms for movement correction in dynamic contrast enhancing magnetic resonance imaging for breast cancer diagnosis -- Robust Windowed Harmonic Phase Analysis with a Single Acquisition -- Lung Structures Enhancement in Chest Radiographs via CT based FCNN Training -- Improving the Segmentation of Anatomical Structures in Chest Radiographs using U-Net with an ImageNet Pre-trained Encoder -- Tuberculosis histopathology on x-ray CT -- A CT scan harmonization technique to detect Emphysema and Small Airway Diseases -- Transfer Learning for Segmentation of Injured Lungs using Coarse-to-Fine Convolutional Neural Networks -- High throughput lung and lobar segmentation by 2D and 3D CNN on chest CT with diffuse lung disease -- Multi-Structure Segmentation from Partially Labeled Datasets. Application to Body Composition Measurements on CT scans -- 3D Pulmonary Artery Segmentation from CTA Scans using Deep Learning with Realistic Data Augmentation -- Automatic Airway Segmentation in chest CT using Convolutional Neural Networks -- Detecting Out-of-phase Ventilation Using 4DCT to Improve Radiation Therapy for Lung Cancer -- XeMRI to CT Lung Image Registration Enhanced with Personalized 4DCT-derived Motion Model -- Rigid Lens – Locally Rigid Approximations of Deformable Registration for Change Assessment in Thorax-Abdomen CT Follow-Up Scan -- Diffeomorphic Lung Registration using Deep CNNs and Reinforced Learning -- Transfer learning approach to predict biopsy-confirmed malignancy of lung nodules from imaging data: a pilot study -- Convolutional Neural Network Based COPD and Emphysema Classifications Are Predictive of Lung Cancer Diagnosis -- Towards an automatic lung cancer screening system in low dose computed tomography -- Automatic classification of centrilobular emphysema on CT using deep learning: comparison with visual scoring -- On the Relevance of the Loss Function in the Agatston Score Regression from non-ECG Gated CT Scans -- Accurate Measurement of Airway Morphology on Chest CT images. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Thoracic Image Analysis : Second International Workshop, TIA 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 8, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Petersen, Jens, ; San José Estépar, Raúl, ; Schmidt-Richberg, Alexander, ; Gerard, Sarah, ; Lassen-Schmidt, Bianca, ; Jacobs, Colin, ; Beichel, Reinhard, ; Mori, Kensaku, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 166 p. 63 ilustraciones, 49 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-62469-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Software de la aplicacion Ordenadores Inteligencia artificial Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas del Segundo Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Torácicas, TIA 2020, celebrado en Lima, Perú, en octubre de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se celebró de forma virtual. La infección por COVID-19 ha atraído mucha atención a las imágenes pulmonares y el papel de las imágenes por TC en el flujo de trabajo de diagnóstico de los sospechosos de COVID-19 es un tema importante. Los 14 artículos completos presentados abordan todos los aspectos del análisis de imágenes de datos torácicos, incluidos: adquisición y reconstrucción de imágenes, segmentación, registro, cuantificación, visualización, validación, modelado basado en la población, modelado biofísico (anatomía computacional), aprendizaje profundo, análisis de imágenes en animales pequeños, investigación basada en resultados y nuevas aplicaciones para enfermedades infecciosas. Nota de contenido: Multi-cavity Heart Segmentation in Non-contrast Non-ECG Gated CT Scans with F-CNN -- 3D Deep Convolutional Neural Network-based Ventilated Lung Segmentation using Multi-nuclear Hyperpolarized Gas MRI -- Lung Cancer Tumor Region Segmentation Using Recurrent 3D-DenseUNet -- 3D Probabilistic Segmentation and Volumetry from 2D Projection Images -- CovidDiagnosis: Deep Diagnosis of Covid-19 Patients using Chest X-rays -- Can We Trust Deep Learning Based Diagnosis? The Impact of Domain Shift in Chest Radiograph Classification -- A Weakly Supervised Deep Learning Framework for COVID-19 CT Detection and Analysis -- Deep Reinforcement Learning for Localization of the Aortic Annulus in Patients with Aortic Dissection -- Functional-Consistent CycleGAN for CT to Iodine Perfusion Map Translation -- MRI to CTA Translation for Pulmonary Artery Evaluation using CycleGANs Trained with Unpaired Data -- Semi-supervised Virtual Regression of Aortic Dissections Using 3D Generative Inpainting -- Registration-Invariant Biomechanical Features for Disease Staging of COPD in SPIROMICS -- Deep Group-wise Variational Diffeomorphic Image Registration. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Thoracic Image Analysis : Second International Workshop, TIA 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 8, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Petersen, Jens, ; San José Estépar, Raúl, ; Schmidt-Richberg, Alexander, ; Gerard, Sarah, ; Lassen-Schmidt, Bianca, ; Jacobs, Colin, ; Beichel, Reinhard, ; Mori, Kensaku, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 166 p. 63 ilustraciones, 49 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-62469-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Software de la aplicacion Ordenadores Inteligencia artificial Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Índice Dewey: 006.37 Visión artificial Resumen: Este libro constituye las actas del Segundo Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Torácicas, TIA 2020, celebrado en Lima, Perú, en octubre de 2020. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se celebró de forma virtual. La infección por COVID-19 ha atraído mucha atención a las imágenes pulmonares y el papel de las imágenes por TC en el flujo de trabajo de diagnóstico de los sospechosos de COVID-19 es un tema importante. Los 14 artículos completos presentados abordan todos los aspectos del análisis de imágenes de datos torácicos, incluidos: adquisición y reconstrucción de imágenes, segmentación, registro, cuantificación, visualización, validación, modelado basado en la población, modelado biofísico (anatomía computacional), aprendizaje profundo, análisis de imágenes en animales pequeños, investigación basada en resultados y nuevas aplicaciones para enfermedades infecciosas. Nota de contenido: Multi-cavity Heart Segmentation in Non-contrast Non-ECG Gated CT Scans with F-CNN -- 3D Deep Convolutional Neural Network-based Ventilated Lung Segmentation using Multi-nuclear Hyperpolarized Gas MRI -- Lung Cancer Tumor Region Segmentation Using Recurrent 3D-DenseUNet -- 3D Probabilistic Segmentation and Volumetry from 2D Projection Images -- CovidDiagnosis: Deep Diagnosis of Covid-19 Patients using Chest X-rays -- Can We Trust Deep Learning Based Diagnosis? The Impact of Domain Shift in Chest Radiograph Classification -- A Weakly Supervised Deep Learning Framework for COVID-19 CT Detection and Analysis -- Deep Reinforcement Learning for Localization of the Aortic Annulus in Patients with Aortic Dissection -- Functional-Consistent CycleGAN for CT to Iodine Perfusion Map Translation -- MRI to CTA Translation for Pulmonary Artery Evaluation using CycleGANs Trained with Unpaired Data -- Semi-supervised Virtual Regression of Aortic Dissections Using 3D Generative Inpainting -- Registration-Invariant Biomechanical Features for Disease Staging of COPD in SPIROMICS -- Deep Group-wise Variational Diffeomorphic Image Registration. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
