Título :	Graphs in Biomedical Image Analysis and Integrating Medical Imaging and Non-Imaging Modalities : Second International Workshop, GRAIL 2018 and First International Workshop, Beyond MIC 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 20, 2018, Proceedings
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Ferrante, Enzo, ; Dalca, Adrian V., ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Parisot, Sarah, ; Sotiras, Aristeidis, ; Papiez, Bartlomiej, ; Sabuncu, Mert R., ; Shen, Li,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	[s.l.] : Springer
Fecha de publicación:	2018
Número de páginas:	XVI, 101 p. 26 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-3-030-00689-1
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Estructuras de datos (Informática)  Estructuras de datos y teoría de la información  Inteligencia artificial  Matemáticas de la Computación  Visión por computador  Teoría de la información  Algoritmo  Matemáticas  Informática
Índice Dewey:	006.37 Visión artificial
Resumen:	Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Segundo Taller Internacional sobre Gráficos en Análisis de Imágenes Biomédicas, GRAIL 2018 y el Primer Taller Internacional sobre la Integración de Modalidades de Imágenes Médicas y No Imágenes, Más Allá de MIC 2018, celebrado junto con la 21ª Conferencia Internacional sobre Medicina. Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 6 artículos completos presentados en GRAIL 2018 y los 5 artículos completos presentados en BeYond MIC 2018 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artículos de GRAIL cubren una amplia gama de modelos basados ​​en gráficos para el análisis de imágenes biomédicas y fomentan la exploración de modelos basados ​​en gráficos para problemas clínicos difíciles dentro de una variedad de contextos de imágenes biomédicas. Los artículos de Beyond MIC cubren temas de métodos novedosos con importantes componentes de imágenes y no imágenes, abordando aplicaciones prácticas y nuevos conjuntos de datos.
Nota de contenido:	Graph Saliency Maps through Spectral Convolutional Networks: Application to Sex Classification with Brain Connectivity -- A Graph Representation and Similarity Measure for Brain Networks with Nodal Features -- Hierarchical Bayesian Networks for Modeling Inter-Class Dependencies: Application to Semi-Supervised Cell Segmentation -- Multi-modal Disease Classification in Incomplete Datasets Using Geometric Matrix Completion -- BrainParcel: A Brain Parcellation Algorithm for Cognitive State Classification -- Modeling Brain Networks with Artificial Neural Networks -- A Bayesian Disease Progression Model for Clinical Trajectories -- Multi-modal brain connectivity study using deep collaborative learning -- Towards Subject and Diagnostic Identifiability in the Alzheimer's Disease Spectrum based on Functional Connectomes -- Predicting Conversion of Mild Cognitive Impairments to Alzheimer's Disease and Exploring Impact of Neuroimaging -- Cross-Diagnostic Prediction of Dimensional Psychiatric Phenotypes inAnorexia Nervosa and Body Dysmorphic Disorder Using Multimodal Neuroimaging and Psychometric Data.
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

Graphs in Biomedical Image Analysis and Integrating Medical Imaging and Non-Imaging Modalities : Second International Workshop, GRAIL 2018 and First International Workshop, Beyond MIC 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 20, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Stoyanov, Danail, ; Taylor, Zeike, ; Ferrante, Enzo, ; Dalca, Adrian V., ; Martel, Anne, ; Maier-Hein, Lena, ; Parisot, Sarah, ; Sotiras, Aristeidis, ; Papiez, Bartlomiej, ; Sabuncu, Mert R., ; Shen, Li,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVI, 101 p. 26 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-00689-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Estructuras de datos (Informática)  Estructuras de datos y teoría de la información  Inteligencia artificial  Matemáticas de la Computación  Visión por computador  Teoría de la información  Algoritmo  Matemáticas  Informática
Índice Dewey:	006.37 Visión artificial
Resumen:	Este libro constituye las actas conjuntas arbitradas del Segundo Taller Internacional sobre Gráficos en Análisis de Imágenes Biomédicas, GRAIL 2018 y el Primer Taller Internacional sobre la Integración de Modalidades de Imágenes Médicas y No Imágenes, Más Allá de MIC 2018, celebrado junto con la 21ª Conferencia Internacional sobre Medicina. Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2018, en Granada, España, en septiembre de 2018. Los 6 artículos completos presentados en GRAIL 2018 y los 5 artículos completos presentados en BeYond MIC 2018 fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados. Los artículos de GRAIL cubren una amplia gama de modelos basados ​​en gráficos para el análisis de imágenes biomédicas y fomentan la exploración de modelos basados ​​en gráficos para problemas clínicos difíciles dentro de una variedad de contextos de imágenes biomédicas. Los artículos de Beyond MIC cubren temas de métodos novedosos con importantes componentes de imágenes y no imágenes, abordando aplicaciones prácticas y nuevos conjuntos de datos.
Nota de contenido:	Graph Saliency Maps through Spectral Convolutional Networks: Application to Sex Classification with Brain Connectivity -- A Graph Representation and Similarity Measure for Brain Networks with Nodal Features -- Hierarchical Bayesian Networks for Modeling Inter-Class Dependencies: Application to Semi-Supervised Cell Segmentation -- Multi-modal Disease Classification in Incomplete Datasets Using Geometric Matrix Completion -- BrainParcel: A Brain Parcellation Algorithm for Cognitive State Classification -- Modeling Brain Networks with Artificial Neural Networks -- A Bayesian Disease Progression Model for Clinical Trajectories -- Multi-modal brain connectivity study using deep collaborative learning -- Towards Subject and Diagnostic Identifiability in the Alzheimer's Disease Spectrum based on Functional Connectomes -- Predicting Conversion of Mild Cognitive Impairments to Alzheimer's Disease and Exploring Impact of Neuroimaging -- Cross-Diagnostic Prediction of Dimensional Psychiatric Phenotypes inAnorexia Nervosa and Body Dysmorphic Disorder Using Multimodal Neuroimaging and Psychometric Data.
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