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Autor Robinson, Emma |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaData Driven Treatment Response Assessment and Preterm, Perinatal, and Paediatric Image Analysis / Melbourne, Andrew ; Licandro, Roxane ; DiFranco, Matthew ; Rota, Paolo ; Gau, Melanie ; Kampel, Martin ; Aughwane, Rosalind ; Moeskops, Pim ; Schwartz, Ernst ; Robinson, Emma ; Makropoulos, Antonios
TÃtulo : Data Driven Treatment Response Assessment and Preterm, Perinatal, and Paediatric Image Analysis : First International Workshop, DATRA 2018 and Third International Workshop, PIPPI 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Melbourne, Andrew, ; Licandro, Roxane, ; DiFranco, Matthew, ; Rota, Paolo, ; Gau, Melanie, ; Kampel, Martin, ; Aughwane, Rosalind, ; Moeskops, Pim, ; Schwartz, Ernst, ; Robinson, Emma, ; Makropoulos, Antonios, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XI, 180 p. 74 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-00807-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Informática Médica Unidades aritméticas y lógicas informáticas Informática de la Salud Estructuras aritméticas y lógicas Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Evaluación de Respuesta al Tratamiento Basada en Datos, DATRA 2018 y el Tercer Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Prematuros, Perinatales y Pediátricas, PIPPI 2018, celebrado en conjunto con la 21a Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas y Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 5 artÃculos completos presentados en DATRA 2018 y los 12 artÃculos completos presentados en PIPPI 2018 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de DATRA cubren una amplia gama de tecnologÃas de reconocimiento de patrones para abordar problemas clÃnicos relacionados con el análisis de seguimiento de datos médicos con enfoque en el análisis de la progresión de la malignidad, modelos de respuesta al tratamiento asistidos por computadora y detección de anomalÃas en la retroalimentación de recuperación. Los artÃculos de PIPPI cubren temas de enfoques avanzados de análisis de imágenes centrados en el análisis del crecimiento y desarrollo en el perÃodo fetal, infantil y pediátrico. Nota de contenido: DeepCS: Deep Convolutional Neural Network and SVM based Single Image Super-Resolution -- Automatic Segmentation of Thigh Muscle in Longitudinal 3D T1-Weighted Magnetic Resonance (MR) Images -- Detecting Bone Lesions in Multiple Myeloma Patient Using Transfer Learning -- Quantification of Local Metabolic Tumor Volume Changes by Registering Blended PET-CT Images for Prediction of Pathologic Tumor Response -- Optimizing External Surface Sensor Locations for Respiratory Tumor Motion Prediction -- Segmentation of Fetal Adipose Tissue Using Efficient CNNs for Portable Ultrasound -- Automatic Shadow Detection in 2D Ultrasound Images -- Multi-Channel Groupwise Registration to Construct and Ultrasound-Specific Fetal Brain Atlas -- Investigating Brain Age Deviation in Preterm Infants: A Deep Learning Approach -- Segmentation of Pelvic Vessels in Pediatric MRI Using a Patch-Based Deep Learning Approach -- Multi-View Image Reconstruction: Application to Fetal Ultrasound Compounding -- EchoFusion: Tracking and Reconstruction of Objects in 4D Freehand Ultrasound Imaging Without External Trackers -- Better Feature Matching for Placental Panorama Construction -- Combining Deep Learning and Multi-Atlas Label Fusion for Automated Placenta Segmentation from 3DUS -- LSTM Spatial Co-transformer Networks for Registration of 3D Fetal US and MR Brain Images -- Automatic and Efficient Standard Plane Recognition in Fetal Ultrasound Images via Multi-Scale Dense Networks -- Paediatric Liver Segmentation for Low-Contrast CT Images. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Data Driven Treatment Response Assessment and Preterm, Perinatal, and Paediatric Image Analysis : First International Workshop, DATRA 2018 and Third International Workshop, PIPPI 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Melbourne, Andrew, ; Licandro, Roxane, ; DiFranco, Matthew, ; Rota, Paolo, ; Gau, Melanie, ; Kampel, Martin, ; Aughwane, Rosalind, ; Moeskops, Pim, ; Schwartz, Ernst, ; Robinson, Emma, ; Makropoulos, Antonios, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XI, 180 p. 74 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-00807-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Visión por computador Informática Médica Unidades aritméticas y lógicas informáticas Informática de la Salud Estructuras aritméticas y lógicas Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Primer Taller Internacional sobre Evaluación de Respuesta al Tratamiento Basada en Datos, DATRA 2018 y el Tercer Taller Internacional sobre Análisis de Imágenes Prematuros, Perinatales y Pediátricas, PIPPI 2018, celebrado en conjunto con la 21a Conferencia Internacional sobre Imágenes Médicas y Intervención Asistida por Computadora, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 5 artÃculos completos presentados en DATRA 2018 y los 12 artÃculos completos presentados en PIPPI 2018 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de DATRA cubren una amplia gama de tecnologÃas de reconocimiento de patrones para abordar problemas clÃnicos relacionados con el análisis de seguimiento de datos médicos con enfoque en el análisis de la progresión de la malignidad, modelos de respuesta al tratamiento asistidos por computadora y detección de anomalÃas en la retroalimentación de recuperación. Los artÃculos de PIPPI cubren temas de enfoques avanzados de análisis de imágenes centrados en el análisis del crecimiento y desarrollo en el perÃodo fetal, infantil y pediátrico. Nota de contenido: DeepCS: Deep Convolutional Neural Network and SVM based Single Image Super-Resolution -- Automatic Segmentation of Thigh Muscle in Longitudinal 3D T1-Weighted Magnetic Resonance (MR) Images -- Detecting Bone Lesions in Multiple Myeloma Patient Using Transfer Learning -- Quantification of Local Metabolic Tumor Volume Changes by Registering Blended PET-CT Images for Prediction of Pathologic Tumor Response -- Optimizing External Surface Sensor Locations for Respiratory Tumor Motion Prediction -- Segmentation of Fetal Adipose Tissue Using Efficient CNNs for Portable Ultrasound -- Automatic Shadow Detection in 2D Ultrasound Images -- Multi-Channel Groupwise Registration to Construct and Ultrasound-Specific Fetal Brain Atlas -- Investigating Brain Age Deviation in Preterm Infants: A Deep Learning Approach -- Segmentation of Pelvic Vessels in Pediatric MRI Using a Patch-Based Deep Learning Approach -- Multi-View Image Reconstruction: Application to Fetal Ultrasound Compounding -- EchoFusion: Tracking and Reconstruction of Objects in 4D Freehand Ultrasound Imaging Without External Trackers -- Better Feature Matching for Placental Panorama Construction -- Combining Deep Learning and Multi-Atlas Label Fusion for Automated Placenta Segmentation from 3DUS -- LSTM Spatial Co-transformer Networks for Registration of 3D Fetal US and MR Brain Images -- Automatic and Efficient Standard Plane Recognition in Fetal Ultrasound Images via Multi-Scale Dense Networks -- Paediatric Liver Segmentation for Low-Contrast CT Images. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Fetal, Infant and Ophthalmic Medical Image Analysis : International Workshop, FIFI 2017, and 4th International Workshop, OMIA 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 14, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Melbourne, Andrew, ; Bogunovic, Hrvoje, ; Moeskops, Pim, ; Chen, Xinjian, ; Schwartz, Ernst, ; Garvin, Mona, ; Robinson, Emma, ; Trucco, Emanuele, ; Ebner, Michael, ; Xu, Yanwu, ; Makropoulos, Antonios, ; Desjardin, Adrien, ; Vercauteren, Tom, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 252 p. 109 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67561-9 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 Inteligencia artificial Informática Médica Procesamiento de datos Ciencias de la Computación Informática Estadistica matematica Informática de la Salud MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Modelos de Computación Probabilidad y EstadÃstica en Informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Taller internacional sobre análisis de imágenes fetales e infantiles, FIFI 2017, y el 6.º Taller internacional sobre análisis de imágenes médicas oftálmicas, OMIA 2017, celebrado junto con la 20.ª Conferencia internacional sobre imágenes médicas y análisis de imágenes asistidas por computadora. Intervención, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 8 artÃculos completos presentados en FIFI 2017 y los 20 artÃculos completos presentados en OMIA 2017 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de FIFI presentan investigaciones sobre enfoques avanzados de análisis de imágenes centrados en el análisis del crecimiento y desarrollo en el perÃodo fetal, infantil y pediátrico. Los artÃculos de OMIA cubren diversos temas en el campo del análisis de imágenes oftálmicas. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Fetal, Infant and Ophthalmic Medical Image Analysis : International Workshop, FIFI 2017, and 4th International Workshop, OMIA 2017, Held in Conjunction with MICCAI 2017, Québec City, QC, Canada, September 14, Proceedings [documento electrónico] / Cardoso, M. Jorge, ; Arbel, Tal, ; Melbourne, Andrew, ; Bogunovic, Hrvoje, ; Moeskops, Pim, ; Chen, Xinjian, ; Schwartz, Ernst, ; Garvin, Mona, ; Robinson, Emma, ; Trucco, Emanuele, ; Ebner, Michael, ; Xu, Yanwu, ; Makropoulos, Antonios, ; Desjardin, Adrien, ; Vercauteren, Tom, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 252 p. 109 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-67561-9
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 Inteligencia artificial Informática Médica Procesamiento de datos Ciencias de la Computación Informática Estadistica matematica Informática de la Salud MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Modelos de Computación Probabilidad y EstadÃstica en Informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Taller internacional sobre análisis de imágenes fetales e infantiles, FIFI 2017, y el 6.º Taller internacional sobre análisis de imágenes médicas oftálmicas, OMIA 2017, celebrado junto con la 20.ª Conferencia internacional sobre imágenes médicas y análisis de imágenes asistidas por computadora. Intervención, MICCAI 2017, en la ciudad de Québec, QC, Canadá, en septiembre de 2017. Los 8 artÃculos completos presentados en FIFI 2017 y los 20 artÃculos completos presentados en OMIA 2017 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artÃculos de FIFI presentan investigaciones sobre enfoques avanzados de análisis de imágenes centrados en el análisis del crecimiento y desarrollo en el perÃodo fetal, infantil y pediátrico. Los artÃculos de OMIA cubren diversos temas en el campo del análisis de imágenes oftálmicas. 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. 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: 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. 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.
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: 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
