| Título : |
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 |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| 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 artículos completos presentados en DATRA 2018 y los 12 artículos completos presentados en PIPPI 2018 fueron cuidadosamente revisados y seleccionados. Los artículos de DATRA cubren una amplia gama de tecnologías de reconocimiento de patrones para abordar problemas clínicos 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 anomalías en la retroalimentación de recuperación. Los artículos de PIPPI cubren temas de enfoques avanzados de análisis de imágenes centrados en el análisis del crecimiento y desarrollo en el período 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. |
| 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 |
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 |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| 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 artículos completos presentados en DATRA 2018 y los 12 artículos completos presentados en PIPPI 2018 fueron cuidadosamente revisados y seleccionados. Los artículos de DATRA cubren una amplia gama de tecnologías de reconocimiento de patrones para abordar problemas clínicos 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 anomalías en la retroalimentación de recuperación. Los artículos de PIPPI cubren temas de enfoques avanzados de análisis de imágenes centrados en el análisis del crecimiento y desarrollo en el período 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. |
| 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 |
|  |
Hacer una sugerencia 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
