Título :	Simulation and Synthesis in Medical Imaging : 5th International Workshop, SASHIMI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Proceedings
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Burgos, Ninon, ; Svoboda, David, ; Wolterink, Jelmer M., ; Zhao, Can,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2020
Número de páginas:	X, 196 p. 107 ilustraciones, 61 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-59520-3
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  Aprendizaje automático  Sistemas de reconocimiento de patrones  Ciencias sociales  Informática  Reconocimiento de patrones automatizado  Computadoras y Educación  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Matemáticas de la Computación
Índice Dewey:	006.37 Visión artificial
Resumen:	Este libro constituye las actas arbitradas del V Taller Internacional sobre Simulación y Síntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2020, celebrado en conjunto con MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020. Los 19 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 27 presentaciones. Las contribuciones abarcan las siguientes categorías amplias en consonancia con la convocatoria inicial de ponencias: métodos basados ​​en modelos generativos o aprendizaje adversario para la síntesis de imágenes de MRI/CT/PET/microscopía, y varias aplicaciones de síntesis y simulación de imágenes para el aumento de datos, mejora o segmentación.
Nota de contenido:	Contrast Adaptive Tissue Classification by Alternating Segmentation and Synthesis -- 3D Brain MRI GAN-based Synthesis Conditioned on Partial Volume Maps -- Synthesizing Realistic Brain MR Images With Noise Control -- Simulated Diffusion Weighted Images Based on Model-Predicted Tumor Growth -- Blind MRI Brain Lesion Inpainting Using Deep Learning -- High-Quality Interpolation of Breast DCE-MRI Using Learned Transformations -- A Method for Tumor Treating Fields Fast Estimation -- Heterogeneous Virtual Population of Simulated CMR Images for Improving the Generalization of Cardiac Segmentation Algorithms -- DyeFreeNet: Deep Virtual Contrast CT Synthesis -- A Gaussian Process Model Based Generative Framework for Data Augmentation of Multi-modal 3D Image Volumes -- Frequency-selective Learning for CT to MR Synthesis -- Uncertainty-aware Multi-resolution Whole-body MR to CT Synthesis -- UltraGAN: Ultrasound Enhancement Through Adversarial Generation -- Improving Endoscopic Decision Support Systems byTranslating Between Imaging Modalities -- An Unsupervised Adversarial Learning Approach to Fundus Fluorescein Angiography Image Synthesis for Leakage Detection -- Towards Automatic Embryo Staging in 3D+t Microscopy Images Using Convolutional Neural Networks and PointNets -- Train Small, Generate Big: Synthesis of Colorectal Cancer Histology Images -- Image Synthesis as a Pretext for Unsupervised Histopathological Diagnosis -- Auditory Nerve Fiber Health Estimation Using Patient Specific Cochlear Implant Stimulation 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 : 5th International Workshop, SASHIMI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Burgos, Ninon, ; Svoboda, David, ; Wolterink, Jelmer M., ; Zhao, Can,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 196 p. 107 ilustraciones, 61 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-59520-3
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  Aprendizaje automático  Sistemas de reconocimiento de patrones  Ciencias sociales  Informática  Reconocimiento de patrones automatizado  Computadoras y Educación  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Matemáticas de la Computación
Índice Dewey:	006.37 Visión artificial
Resumen:	Este libro constituye las actas arbitradas del V Taller Internacional sobre Simulación y Síntesis en Imágenes Médicas, SASHIMI 2020, celebrado en conjunto con MICCAI 2020, en Lima, Perú, en octubre de 2020. Los 19 artículos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 27 presentaciones. Las contribuciones abarcan las siguientes categorías amplias en consonancia con la convocatoria inicial de ponencias: métodos basados ​​en modelos generativos o aprendizaje adversario para la síntesis de imágenes de MRI/CT/PET/microscopía, y varias aplicaciones de síntesis y simulación de imágenes para el aumento de datos, mejora o segmentación.
Nota de contenido:	Contrast Adaptive Tissue Classification by Alternating Segmentation and Synthesis -- 3D Brain MRI GAN-based Synthesis Conditioned on Partial Volume Maps -- Synthesizing Realistic Brain MR Images With Noise Control -- Simulated Diffusion Weighted Images Based on Model-Predicted Tumor Growth -- Blind MRI Brain Lesion Inpainting Using Deep Learning -- High-Quality Interpolation of Breast DCE-MRI Using Learned Transformations -- A Method for Tumor Treating Fields Fast Estimation -- Heterogeneous Virtual Population of Simulated CMR Images for Improving the Generalization of Cardiac Segmentation Algorithms -- DyeFreeNet: Deep Virtual Contrast CT Synthesis -- A Gaussian Process Model Based Generative Framework for Data Augmentation of Multi-modal 3D Image Volumes -- Frequency-selective Learning for CT to MR Synthesis -- Uncertainty-aware Multi-resolution Whole-body MR to CT Synthesis -- UltraGAN: Ultrasound Enhancement Through Adversarial Generation -- Improving Endoscopic Decision Support Systems byTranslating Between Imaging Modalities -- An Unsupervised Adversarial Learning Approach to Fundus Fluorescein Angiography Image Synthesis for Leakage Detection -- Towards Automatic Embryo Staging in 3D+t Microscopy Images Using Convolutional Neural Networks and PointNets -- Train Small, Generate Big: Synthesis of Colorectal Cancer Histology Images -- Image Synthesis as a Pretext for Unsupervised Histopathological Diagnosis -- Auditory Nerve Fiber Health Estimation Using Patient Specific Cochlear Implant Stimulation 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