دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1st ed. نویسندگان: Islem Rekik, Ehsan Adeli, Sang Hyun Park, Maria del C. Valdés Hernández سری: Lecture Notes in Computer Science 12329 ISBN (شابک) : 9783030593537, 9783030593544 ناشر: Springer International Publishing;Springer سال نشر: 2020 تعداد صفحات: 222 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 35 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب هوش پیش بینی در پزشکی: سومین کارگاه بین المللی، PRIME 2020، برگزار شده در ارتباط با MICCAI 2020، لیما، پرو، 8 اکتبر 2020، مجموعه مقالات: علوم کامپیوتر، برنامه های کاربردی کامپیوتر، محاسبات Miieux، تصویربرداری کامپیوتری، بینایی، تشخیص الگو و گرافیک، سیستم های اطلاعاتی و خدمات ارتباطی
در صورت تبدیل فایل کتاب Predictive Intelligence in Medicine: Third International Workshop, PRIME 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 8, 2020, Proceedings به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب هوش پیش بینی در پزشکی: سومین کارگاه بین المللی، PRIME 2020، برگزار شده در ارتباط با MICCAI 2020، لیما، پرو، 8 اکتبر 2020، مجموعه مقالات نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب مجموعه مقالات دومین کارگاه بینالمللی هوش پیشبینیکننده در پزشکی، PRIME 2020 است که در ارتباط با MICCAI 2020، در لیما، پرو، در اکتبر 2020 برگزار شد. این کارگاه به طور مجازی به دلیل کووید برگزار شد. -19 همه گیری.
17 مقاله کامل و 2 مقاله کوتاه ارائه شده در این جلد به دقت بررسی و برای گنجاندن در این کتاب انتخاب شدند. مشارکتها مدلها و روشهای پیشبینیکننده جدیدی را توصیف میکنند که مشکلات چالش برانگیز در زمینه پزشکی را برای یک داروی پیشبینیکننده با دقت بالا حل میکنند.
This book constitutes the proceedings of the Second International Workshop on Predictive Intelligence in Medicine, PRIME 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020. The workshop was held virtually due to the COVID-19 pandemic.
The 17 full and 2 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected for inclusion in this book. The contributions describe new cutting-edge predictive models and methods that solve challenging problems in the medical field for a high-precision predictive medicine.
Front Matter ....Pages i-xii
Context-Aware Synergetic Multiplex Network for Multi-organ Segmentation of Cervical Cancer MRI (Nesrine Bnouni, Islem Rekik, Mohamed Salah Rhim, Najoua Essoukri Ben Amara)....Pages 1-11
Residual Embedding Similarity-Based Network Selection for Predicting Brain Network Evolution Trajectory from a Single Observation (Ahmet Serkan Göktaş, Alaa Bessadok, Islem Rekik)....Pages 12-23
Adversarial Brain Multiplex Prediction from a Single Network for High-Order Connectional Gender-Specific Brain Mapping (Ahmed Nebli, Islem Rekik)....Pages 24-34
Learned Deep Radiomics for Survival Analysis with Attention (Ludivine Morvan, Cristina Nanni, Anne-Victoire Michaud, Bastien Jamet, Clément Bailly, Caroline Bodet-Milin et al.)....Pages 35-45
Robustification of Segmentation Models Against Adversarial Perturbations in Medical Imaging (Hanwool Park, Amirhossein Bayat, Mohammad Sabokrou, Jan S. Kirschke, Bjoern H. Menze)....Pages 46-57
Joint Clinical Data and CT Image Based Prognosis: A Case Study on Postoperative Pulmonary Venous Obstruction Prediction (Xinrong Hu, Zeyang Yao, Furong Liu, Wen Xie, Hailong Qiu, Haoyu Dong et al.)....Pages 58-67
Low-Dose CT Denoising Using Octave Convolution with High and Low Frequency Bands (Dong Kyu Won, Sion An, Sang Hyun Park, Dong Hye Ye)....Pages 68-78
Conditional Generative Adversarial Network for Predicting 3D Medical Images Affected by Alzheimer’s Diseases (Euijin Jung, Miguel Luna, Sang Hyun Park)....Pages 79-90
Inpainting Cropped Diffusion MRI Using Deep Generative Models (Rafi Ayub, Qingyu Zhao, M. J. Meloy, Edith V. Sullivan, Adolf Pfefferbaum, Ehsan Adeli et al.)....Pages 91-100
Multi-view Brain HyperConnectome AutoEncoder for Brain State Classification (Alin Banka, Inis Buzi, Islem Rekik)....Pages 101-110
Foreseeing Brain Graph Evolution over Time Using Deep Adversarial Network Normalizer (Zeynep Gürler, Ahmed Nebli, Islem Rekik)....Pages 111-122
Longitudinal Prediction of Radiation-Induced Anatomical Changes of Parotid Glands During Radiotherapy Using Deep Learning (Donghoon Lee, Sadegh Alam, Saad Nadeem, Jue Jiang, Pengpeng Zhang, Yu-Chi Hu)....Pages 123-132
Deep Parametric Mixtures for Modeling the Functional Connectome (Nicolas Honnorat, Adolf Pfefferbaum, Edith V. Sullivan, Kilian M. Pohl)....Pages 133-143
Deep EvoGraphNet Architecture for Time-Dependent Brain Graph Data Synthesis from a Single Timepoint (Ahmed Nebli, Uğur Ali Kaplan, Islem Rekik)....Pages 144-155
Uniformizing Techniques to Process CT Scans with 3D CNNs for Tuberculosis Prediction (Hasib Zunair, Aimon Rahman, Nabeel Mohammed, Joseph Paul Cohen)....Pages 156-168
mr\(^2\)NST: Multi-resolution and Multi-reference Neural Style Transfer for Mammography (Sheng Wang, Jiayu Huo, Xi Ouyang, Jifei Che, Zhong Xue, Dinggang Shen et al.)....Pages 169-177
Template-Oriented Multi-task Sparse Low-Rank Learning for Parkinson’s Diseases Diagnosis (Zihao Chen, Haijun Lei, Yujia Zhao, Zhongwei Huang, Xiaohua Xiao, Yi Lei et al.)....Pages 178-187
Multimodal Prediction of Breast Cancer Relapse Prior to Neoadjuvant Chemotherapy Treatment (Simona Rabinovici-Cohen, Ami Abutbul, Xosé M. Fernández, Oliver Hijano Cubelos, Shaked Perek, Tal Tlusty)....Pages 188-199
A Self-ensembling Framework for Semi-supervised Knee Cartilage Defects Assessment with Dual-Consistency (Jiayu Huo, Liping Si, Xi Ouyang, Kai Xuan, Weiwu Yao, Zhong Xue et al.)....Pages 200-209
Back Matter ....Pages 211-212