| TÃtulo : |
Ophthalmic Medical Image Analysis : 8th International Workshop, OMIA 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Fu, Huazhu, ; Garvin, Mona K., ; MacGillivray, Tom, ; Xu, Yanwu, ; Zheng, Yalin, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
IX, 200 p. 7 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-87000-3 |
| 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 Inteligencia artificial Sistemas de reconocimiento de patrones IngenierÃa Informática Red de computadoras Reconocimiento de patrones automatizado IngenierÃa Informática y Redes |
| Ãndice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas arbitradas del 8.° Taller internacional sobre análisis de imágenes médicas oftálmicas, OMIA 2021, celebrado junto con la 24.° Conferencia internacional sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2021, en Estrasburgo, Francia, en septiembre de 2021.* Los 20 artÃculos presentados en OMIA 2021 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 31 presentaciones. Los artÃculos cubren diversos temas en el campo del análisis de imágenes médicas oftálmicas y desafÃos en términos de confiabilidad y validación, número y tipo de condiciones consideradas, análisis multimodal (p. ej., fondo de ojo, tomografÃa de coherencia óptica, oftalmoscopia con láser de barrido), nuevas tecnologÃas de imágenes. y la transferencia efectiva de tecnologÃas avanzadas de visión por computadora y aprendizaje automático. *El taller se realizó de manera virtual. |
| Nota de contenido: |
Adjacent Scale Fusion and Corneal Position Embedding for Corneal Ulcer Segmentation -- Longitudinal detection of diabetic retinopathy early severity grade changes using deep learning -- Intra-operative OCT (iOCT) Image Quality Enhancement: A Super-Resolution Approach using High Quality iOCT 3D Scans -- Diabetic Retinopathy Detection based on Weakly Supervised Object Localization and Knowledge Driven Attribute Mining -- FARGO: A Joint Framework for FAZ and RV Segmentation from OCTA Images -- CDLRS: Collaborative Deep Learning Model with Joint Regression and Segmentation for Automatic Fovea Localization -- U-Net with Hierarchical Bottleneck Attention for Landmark Detection in Fundus Images of the Degenerated Retina -- Radial U-Net: Improving DMEK Graft Detachment Segmentation in Radial AS-OCT Scans -- Guided Adversarial Adaptation Network for Retinal and Choroidal Layer Segmentation -- Juvenile Refractive Power Prediction based on Corneal Curvature and Axial Length via a Domain Knowledge Embedding Network -- Peripapillary Atrophy Segmentation with Boundary Guidance -- Are cardiovascular risk scores from genome and retinal image complementary? A deep learning investigation in a diabetic cohort -- Dual-branch Attention Network and Atrous Spatial Pyramid Pooling for Diabetic Retinopathy Classification Using Ultra-Widefield Images -- Self-Adaptive Transfer Learning for Multicenter Glaucoma Classification in Fundus Retina Images -- Multi-Modality Images Analysis: A Baseline for Glaucoma Grading via Deep Learning -- Impact of data augmentation on retinal OCT image segmentation for diabetic macular edema analysis -- Representation and Reconstruction of Image-Based Structural Patterns of Glaucomatous Defects Using Only Two Latent Variables from a Variational Autoencoder -- Stacking Ensemble Learning in Deep Domain Adaptation for Ophthalmic Image Classification -- Attention Guided Slit Lamp Image Quality Assessment -- Robust Retinal Vessel Segmentation from a Data Augmentation Perspective. |
| En lÃnea: |
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 |
Ophthalmic Medical Image Analysis : 8th International Workshop, OMIA 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Fu, Huazhu, ; Garvin, Mona K., ; MacGillivray, Tom, ; Xu, Yanwu, ; Zheng, Yalin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - IX, 200 p. 7 ilustraciones. ISBN : 978-3-030-87000-3 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 Sistemas de reconocimiento de patrones IngenierÃa Informática Red de computadoras Reconocimiento de patrones automatizado IngenierÃa Informática y Redes |
| Ãndice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas arbitradas del 8.° Taller internacional sobre análisis de imágenes médicas oftálmicas, OMIA 2021, celebrado junto con la 24.° Conferencia internacional sobre imágenes médicas e intervención asistida por computadora, MICCAI 2021, en Estrasburgo, Francia, en septiembre de 2021.* Los 20 artÃculos presentados en OMIA 2021 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 31 presentaciones. Los artÃculos cubren diversos temas en el campo del análisis de imágenes médicas oftálmicas y desafÃos en términos de confiabilidad y validación, número y tipo de condiciones consideradas, análisis multimodal (p. ej., fondo de ojo, tomografÃa de coherencia óptica, oftalmoscopia con láser de barrido), nuevas tecnologÃas de imágenes. y la transferencia efectiva de tecnologÃas avanzadas de visión por computadora y aprendizaje automático. *El taller se realizó de manera virtual. |
| Nota de contenido: |
Adjacent Scale Fusion and Corneal Position Embedding for Corneal Ulcer Segmentation -- Longitudinal detection of diabetic retinopathy early severity grade changes using deep learning -- Intra-operative OCT (iOCT) Image Quality Enhancement: A Super-Resolution Approach using High Quality iOCT 3D Scans -- Diabetic Retinopathy Detection based on Weakly Supervised Object Localization and Knowledge Driven Attribute Mining -- FARGO: A Joint Framework for FAZ and RV Segmentation from OCTA Images -- CDLRS: Collaborative Deep Learning Model with Joint Regression and Segmentation for Automatic Fovea Localization -- U-Net with Hierarchical Bottleneck Attention for Landmark Detection in Fundus Images of the Degenerated Retina -- Radial U-Net: Improving DMEK Graft Detachment Segmentation in Radial AS-OCT Scans -- Guided Adversarial Adaptation Network for Retinal and Choroidal Layer Segmentation -- Juvenile Refractive Power Prediction based on Corneal Curvature and Axial Length via a Domain Knowledge Embedding Network -- Peripapillary Atrophy Segmentation with Boundary Guidance -- Are cardiovascular risk scores from genome and retinal image complementary? A deep learning investigation in a diabetic cohort -- Dual-branch Attention Network and Atrous Spatial Pyramid Pooling for Diabetic Retinopathy Classification Using Ultra-Widefield Images -- Self-Adaptive Transfer Learning for Multicenter Glaucoma Classification in Fundus Retina Images -- Multi-Modality Images Analysis: A Baseline for Glaucoma Grading via Deep Learning -- Impact of data augmentation on retinal OCT image segmentation for diabetic macular edema analysis -- Representation and Reconstruction of Image-Based Structural Patterns of Glaucomatous Defects Using Only Two Latent Variables from a Variational Autoencoder -- Stacking Ensemble Learning in Deep Domain Adaptation for Ophthalmic Image Classification -- Attention Guided Slit Lamp Image Quality Assessment -- Robust Retinal Vessel Segmentation from a Data Augmentation Perspective. |
| En lÃnea: |
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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