Título :	Multimodal Learning for Clinical Decision Support : 11th International Workshop, ML-CDS 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, October 1, 2021, Proceedings
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Li, Xiang, ; Madabhushi, Anant, ; Greenspan, Hayit, ; Li, Quanzheng, ; Leahy, Richard, ; Dong, Bin, ; Wang, Hongzhi,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	VIII, 117 p. 47 ilustraciones, 43 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-89847-2
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Aprendizaje automático  Gestión de base de datos  Ciencias sociales  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento
Índice Dewey:	6
Resumen:	Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 11.º Taller internacional sobre aprendizaje multimodal para el apoyo a las decisiones clínicas, ML-CDS 2021, celebrado junto con la 24.ª Conferencia internacional sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2021, en Estrasburgo, Francia. en octubre de 2021. El taller se realizó de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. Los 10 artículos completos presentados en ML-CDS 2021 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosas presentaciones. Los artículos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clínicas y la planificación del tratamiento.
Nota de contenido:	From Picoscale Pathology to Decascale Disease: Image Registration with a Scattering Transform and Varifolds for Manipulating Multiscale Data -- Multi-Scale Hybrid Transformer Networks: Application to Prostate Disease Classification -- Predicting Treatment Response in Prostate Cancer Patients Based on Multimodal PET/CT for Clinical Decision Support -- A Federated Multigraph Integration Approach for Connectional Brain Template Learning -- SAMA: Spatially-Aware Multimodal Network with Attention for Early Lung Cancer Diagnosis -- Fully Automatic Head and Neck Cancer Prognosis Prediction in PET/CT -- Feature Selection for Privileged Modalities in Disease Classification -- Merging and Annotating Teeth and Roots from Automated Segmentation of Multimodal Images -- Structure and Feature based Graph U-Net for Early Alzheimer's Disease Prediction -- A Method for Predicting Alzheimer's Disease based on the Fusion of Single Nucleotide Polymorphisms and Magnetic Resonance Feature Extraction.
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

Multimodal Learning for Clinical Decision Support : 11th International Workshop, ML-CDS 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, October 1, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Syeda-Mahmood, Tanveer, ; Li, Xiang, ; Madabhushi, Anant, ; Greenspan, Hayit, ; Li, Quanzheng, ; Leahy, Richard, ; Dong, Bin, ; Wang, Hongzhi,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VIII, 117 p. 47 ilustraciones, 43 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-89847-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Aprendizaje automático  Gestión de base de datos  Ciencias sociales  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento
Índice Dewey:	6
Resumen:	Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del 11.º Taller internacional sobre aprendizaje multimodal para el apoyo a las decisiones clínicas, ML-CDS 2021, celebrado junto con la 24.ª Conferencia internacional sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2021, en Estrasburgo, Francia. en octubre de 2021. El taller se realizó de manera virtual debido a la pandemia de COVID-19. Los 10 artículos completos presentados en ML-CDS 2021 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosas presentaciones. Los artículos de ML-CDS analizan el aprendizaje automático en conjuntos de datos multimodales para apoyar la toma de decisiones clínicas y la planificación del tratamiento.
Nota de contenido:	From Picoscale Pathology to Decascale Disease: Image Registration with a Scattering Transform and Varifolds for Manipulating Multiscale Data -- Multi-Scale Hybrid Transformer Networks: Application to Prostate Disease Classification -- Predicting Treatment Response in Prostate Cancer Patients Based on Multimodal PET/CT for Clinical Decision Support -- A Federated Multigraph Integration Approach for Connectional Brain Template Learning -- SAMA: Spatially-Aware Multimodal Network with Attention for Early Lung Cancer Diagnosis -- Fully Automatic Head and Neck Cancer Prognosis Prediction in PET/CT -- Feature Selection for Privileged Modalities in Disease Classification -- Merging and Annotating Teeth and Roots from Automated Segmentation of Multimodal Images -- Structure and Feature based Graph U-Net for Early Alzheimer's Disease Prediction -- A Method for Predicting Alzheimer's Disease based on the Fusion of Single Nucleotide Polymorphisms and Magnetic Resonance Feature Extraction.
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