Título :	Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology : First International Workshop, RNO-AI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Mohy-ud-Din, Hassan, ; Rathore, Saima,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2020
Número de páginas:	IX, 91 p. 22 ilustraciones, 19 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-40124-5
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  Aprendizaje automático  Red de computadoras  Software de la aplicacion  Sistemas de reconocimiento de patrones  Redes de comunicación informática  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Reconocimiento de patrones automatizado
Índice Dewey:	006.37 Visión artificial
Resumen:	Este libro constituye las actas del Primer Taller Internacional sobre Radiómica y Radiogenómica en Neurooncología, RNO-AI 2019, que se celebró junto con MICCAI en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 10 artículos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 15 presentaciones. Se ocupan del desarrollo de herramientas que puedan automatizar el análisis y la síntesis de imágenes neurooncológicas. .
Nota de contenido:	Current Status of the Use of Machine Learning and Magnetic Resonance Imaging in the Field of Neuro- Radiomics -- Opportunities and Advances in Radiomics and Radiogenomics in Neuro-Oncology -- A Survey on Recent Advancements for AI Enabled Radiomics in Neuro-Oncology -- Multimodal MRI for Radiogenomic Analysis of PTEN Mutation in Glioblastoma -- Deep radiomic features from MRI scans predict survival outcome of recurrent glio-blastoma -- cuRadiomics: A GPU-based Radiomics Feature Extraction Toolkit -- On validating multimodal MRI based stratification of IDH genotype in high grade gliomas using CNNs and its comparison to radiomics -- Imaging signature of 1p/19q co-deletion status derived via machine learning in lower grade glioma -- A feature-pooling and signature-pooling method for feature selection for quantitative image analysis: application to a radiomics model for survival in glioma -- Radiomics-Enhanced Multi-Task Neural Network for Non-invasive Glioma Subtyp-ing and Segmentation. .
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

Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology : First International Workshop, RNO-AI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Mohy-ud-Din, Hassan, ; Rathore, Saima,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - IX, 91 p. 22 ilustraciones, 19 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-40124-5
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  Aprendizaje automático  Red de computadoras  Software de la aplicacion  Sistemas de reconocimiento de patrones  Redes de comunicación informática  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Reconocimiento de patrones automatizado
Índice Dewey:	006.37 Visión artificial
Resumen:	Este libro constituye las actas del Primer Taller Internacional sobre Radiómica y Radiogenómica en Neurooncología, RNO-AI 2019, que se celebró junto con MICCAI en Shenzhen, China, en octubre de 2019. Los 10 artículos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisado y seleccionado entre 15 presentaciones. Se ocupan del desarrollo de herramientas que puedan automatizar el análisis y la síntesis de imágenes neurooncológicas. .
Nota de contenido:	Current Status of the Use of Machine Learning and Magnetic Resonance Imaging in the Field of Neuro- Radiomics -- Opportunities and Advances in Radiomics and Radiogenomics in Neuro-Oncology -- A Survey on Recent Advancements for AI Enabled Radiomics in Neuro-Oncology -- Multimodal MRI for Radiogenomic Analysis of PTEN Mutation in Glioblastoma -- Deep radiomic features from MRI scans predict survival outcome of recurrent glio-blastoma -- cuRadiomics: A GPU-based Radiomics Feature Extraction Toolkit -- On validating multimodal MRI based stratification of IDH genotype in high grade gliomas using CNNs and its comparison to radiomics -- Imaging signature of 1p/19q co-deletion status derived via machine learning in lower grade glioma -- A feature-pooling and signature-pooling method for feature selection for quantitative image analysis: application to a radiomics model for survival in glioma -- Radiomics-Enhanced Multi-Task Neural Network for Non-invasive Glioma Subtyp-ing and Segmentation. .
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