Título :	Simulation and Synthesis in Medical Imaging : Third International Workshop, SASHIMI 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Proceedings
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Gooya, Ali, ; Goksel, Orcun, ; Oguz, Ipek, ; Burgos, Ninon,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	X, 140 p. 58 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-00536-8
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  Informática Médica  Inteligencia artificial  Protección de datos  Informática de la Salud  Seguridad de datos e información
Índice Dewey:	006.37 Visión artificial
Resumen:	Este libro constituye las actas arbitradas del Tercer Taller Internacional sobre Simulación y Síntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2018, celebrado junto con MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 14 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosos presentaciones. Este taller continúa brindando una perspectiva integradora y de última generación sobre simulación y síntesis en imágenes médicas con el propósito de revitalizar la investigación y estimular nuevas ideas sobre cómo construir vínculos teóricos, sinergias prácticas y mejores prácticas entre estas dos investigaciones. direcciones.
Nota de contenido:	Medical Image Synthesis for Data Augmentation and Anonymization Using Generative Adversarial Networks -- Data Augmentation Using synthetic Lesions Improves Machine Learning Detection of Microbleeds from MRI -- Deep Harmonization of Inconsistent MR Data for Consistent Volume Segmentation -- Cross-modality Image Synthesis from Unpaired Data Using CycleGAN: Effects of Gradient Consistency Loss and Training Data Size -- A Machine Learning Approach to Diffusion MRI Partial Volume Estimation -- Unsupervised Learning for Cross-domain Medical Image Synthesis Using Deformation Invariant Cycle Consistency Networks -- Deep Boosted Regression for MR TO CT Synthesis -- Model-Based Generation of Synthetic 3D Time-Lapse Sequences of Multiple Mutually Interacting Motile Cells with Filopodia -- MRI to FDG-PET: Cross-Modal Synthesis Using 3D U-Net for Multi-Modal Alzheimer's Classification -- Tubular Network Formation Process Using 3D Cellular Potts Model -- Deep Learning Based Coronary Artery Motion Artifact Compensation Using Style-Transfer Synthesis in CT Images -- Lung Nodule Synthesis Using CNN-based Latent Data Representation -- RS-Net: Regression-Segmentation 3D CNN for Synthesis of Full Resolution Missing Brain MRI in the Presence of Tumours -- Generating Magnetic Resonance Spectroscopy Imaging Data of Brain Tumours from Linear, Non-Linear and Deep Learning Models. .
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

Simulation and Synthesis in Medical Imaging : Third International Workshop, SASHIMI 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Gooya, Ali, ; Goksel, Orcun, ; Oguz, Ipek, ; Burgos, Ninon,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 140 p. 58 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-00536-8
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  Informática Médica  Inteligencia artificial  Protección de datos  Informática de la Salud  Seguridad de datos e información
Índice Dewey:	006.37 Visión artificial
Resumen:	Este libro constituye las actas arbitradas del Tercer Taller Internacional sobre Simulación y Síntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2018, celebrado junto con MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 14 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre numerosos presentaciones. Este taller continúa brindando una perspectiva integradora y de última generación sobre simulación y síntesis en imágenes médicas con el propósito de revitalizar la investigación y estimular nuevas ideas sobre cómo construir vínculos teóricos, sinergias prácticas y mejores prácticas entre estas dos investigaciones. direcciones.
Nota de contenido:	Medical Image Synthesis for Data Augmentation and Anonymization Using Generative Adversarial Networks -- Data Augmentation Using synthetic Lesions Improves Machine Learning Detection of Microbleeds from MRI -- Deep Harmonization of Inconsistent MR Data for Consistent Volume Segmentation -- Cross-modality Image Synthesis from Unpaired Data Using CycleGAN: Effects of Gradient Consistency Loss and Training Data Size -- A Machine Learning Approach to Diffusion MRI Partial Volume Estimation -- Unsupervised Learning for Cross-domain Medical Image Synthesis Using Deformation Invariant Cycle Consistency Networks -- Deep Boosted Regression for MR TO CT Synthesis -- Model-Based Generation of Synthetic 3D Time-Lapse Sequences of Multiple Mutually Interacting Motile Cells with Filopodia -- MRI to FDG-PET: Cross-Modal Synthesis Using 3D U-Net for Multi-Modal Alzheimer's Classification -- Tubular Network Formation Process Using 3D Cellular Potts Model -- Deep Learning Based Coronary Artery Motion Artifact Compensation Using Style-Transfer Synthesis in CT Images -- Lung Nodule Synthesis Using CNN-based Latent Data Representation -- RS-Net: Regression-Segmentation 3D CNN for Synthesis of Full Resolution Missing Brain MRI in the Presence of Tumours -- Generating Magnetic Resonance Spectroscopy Imaging Data of Brain Tumours from Linear, Non-Linear and Deep Learning Models. .
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