| Título : |
Computational Methods and Clinical Applications in Musculoskeletal Imaging : 5th International Workshop, MSKI 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Quebec City, QC, Canada, September 10, 2017, Revised Selected Papers |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Glocker, Ben, ; Yao, Jianhua, ; Vrtovec, Tomaž, ; Frangi, Alejandro, ; Zheng, Guoyan, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
XII, 161 p. 71 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-74113-0 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Visión por computador Inteligencia artificial Red de computadoras Redes de comunicación informática |
| Índice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas arbitradas del 5.º Taller y Desafío Internacional sobre Métodos Computacionales y Aplicaciones Clínicas para Imágenes Musculoesqueléticas, MSKI 2017, celebrado junto con MICCAI 2017, en la ciudad de Quebec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 13 artículos del taller fueron cuidadosamente revisados y seleccionados para su inclusión en este volumen. Los temas de interés incluyen todos los aspectos principales de las imágenes musculoesqueléticas, por ejemplo: aplicaciones clínicas de las imágenes computacionales musculoesqueléticas; detección y diagnóstico asistido por ordenador de afecciones de huesos, músculos y articulaciones; cirugía e intervenciones musculoesqueléticas guiadas por imágenes; evaluación y seguimiento basado en imágenes del tratamiento quirúrgico y farmacológico; segmentación, registro, detección, localización y visualización de la anatomía musculoesquelética; modelado estadístico y geométrico de la forma y apariencia musculoesquelética; caracterización microestructural basada en imágenes del tejido musculoesquelético; Técnicas novedosas para la obtención de imágenes musculoesqueléticas. |
| Nota de contenido: |
Localization of Bone Surfaces from Ultrasound Data Using Local Phase Information and Signal Transmission Maps -- Shape-aware Deep Convolutional Neural Network for Vertebrae Segmentation -- Automated Characterization of Body Composition and Frailty with Clinically Acquired CT -- Unfolded cylindrical projection for rib fracture diagnosis -- 3D Cobb Angle Measurements from Scoliotic Mesh Models with Varying Face-Vertex Density -- Automatic Localization of the Lumbar Vertebral Landmarks in CT Images with Context Features -- Joint Multimodal Segmentation of Clinical CT and MR from Hip Arthroplasty Patients -- Reconstruction of 3D muscle fiber structure using high resolution cryosectioned volume -- Segmentation of Pathological Spines in CT Images Using a Two-Way CNN and a Collision-Based Model -- Attention-driven deep learning for pathological spine segmentation -- Automatic Full Femur Segmentation from Computed Tomography Datasets using an Atlas-Based Approach -- Classification of Osteoporotic Vertebral Fractures using Shape and Appearance Modelling -- DSMS-FCN: A Deeply Supervised Multi-Scale Fully Convolutional Network for Automatic Segmentation of Intervertebral Disc in 3D MR 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 |
Computational Methods and Clinical Applications in Musculoskeletal Imaging : 5th International Workshop, MSKI 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Quebec City, QC, Canada, September 10, 2017, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Glocker, Ben, ; Yao, Jianhua, ; Vrtovec, Tomaž, ; Frangi, Alejandro, ; Zheng, Guoyan, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XII, 161 p. 71 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-74113-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Visión por computador Inteligencia artificial Red de computadoras Redes de comunicación informática |
| Índice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas arbitradas del 5.º Taller y Desafío Internacional sobre Métodos Computacionales y Aplicaciones Clínicas para Imágenes Musculoesqueléticas, MSKI 2017, celebrado junto con MICCAI 2017, en la ciudad de Quebec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 13 artículos del taller fueron cuidadosamente revisados y seleccionados para su inclusión en este volumen. Los temas de interés incluyen todos los aspectos principales de las imágenes musculoesqueléticas, por ejemplo: aplicaciones clínicas de las imágenes computacionales musculoesqueléticas; detección y diagnóstico asistido por ordenador de afecciones de huesos, músculos y articulaciones; cirugía e intervenciones musculoesqueléticas guiadas por imágenes; evaluación y seguimiento basado en imágenes del tratamiento quirúrgico y farmacológico; segmentación, registro, detección, localización y visualización de la anatomía musculoesquelética; modelado estadístico y geométrico de la forma y apariencia musculoesquelética; caracterización microestructural basada en imágenes del tejido musculoesquelético; Técnicas novedosas para la obtención de imágenes musculoesqueléticas. |
| Nota de contenido: |
Localization of Bone Surfaces from Ultrasound Data Using Local Phase Information and Signal Transmission Maps -- Shape-aware Deep Convolutional Neural Network for Vertebrae Segmentation -- Automated Characterization of Body Composition and Frailty with Clinically Acquired CT -- Unfolded cylindrical projection for rib fracture diagnosis -- 3D Cobb Angle Measurements from Scoliotic Mesh Models with Varying Face-Vertex Density -- Automatic Localization of the Lumbar Vertebral Landmarks in CT Images with Context Features -- Joint Multimodal Segmentation of Clinical CT and MR from Hip Arthroplasty Patients -- Reconstruction of 3D muscle fiber structure using high resolution cryosectioned volume -- Segmentation of Pathological Spines in CT Images Using a Two-Way CNN and a Collision-Based Model -- Attention-driven deep learning for pathological spine segmentation -- Automatic Full Femur Segmentation from Computed Tomography Datasets using an Atlas-Based Approach -- Classification of Osteoporotic Vertebral Fractures using Shape and Appearance Modelling -- DSMS-FCN: A Deeply Supervised Multi-Scale Fully Convolutional Network for Automatic Segmentation of Intervertebral Disc in 3D MR 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 |
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