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: 1
نویسندگان: Jianning Li. Jan Egger
سری: Lecture Notes in Computer Science
ISBN (شابک) : 9783030926526, 9783030926519
ناشر: Springer
سال نشر: 2021
تعداد صفحات: 0
زبان: English
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 32 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Towards the Automatization of Cranial Implant Design in Cranioplasty II: Second Challenge, AutoImplant 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, ... 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 به سوی خودکارسازی طراحی ایمپلنت جمجمه در کرانیوپلاستی II: چالش دوم، اتو ایمپلنت 2021، که در ارتباط با MICCAI 2021 برگزار شد، ... 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 دومین خودکارسازی طراحی ایمپلنت جمجمه در چالش کرانیوپلاستی، اتوایمپلنت 2021 را تشکیل می دهد که همزمان با بیست و چهارمین کنفرانس بین المللی محاسبات تصویر پزشکی و مداخلات به کمک کامپیوتر، MICCAI 2021، در استراسبورگ، فرانسه، در سپتامبر برگزار شد. ، 2021. این چالش تقریباً به دلیل همه گیری COVID-19 رخ داد.
7 مقاله همراه با یک مقاله دعوت شده، یک معیار ارزیابی کیفی از جراحان مغز و اعصاب و یک توصیفگر مجموعه داده ارائه شده است. هدف این چالش ارائه راهحلهای مقرونبهصرفهتر، سریعتر و مناسبتر برای بیمار برای طراحی و ساخت ایمپلنتهای پزشکی، از جمله ایمپلنتهای جمجمهای است که برای ترمیم جمجمه معیوب ناشی از جراحی تومور مغزی یا تروما مورد نیاز است. راه حل های ارائه شده می تواند به عنوان معیار خوبی برای انتشارات آینده در مورد یادگیری شکل حجمی سه بعدی و طراحی ایمپلنت جمجمه باشد.
This book constitutes the Second Automatization of Cranial Implant Design in Cranioplasty Challenge, AutoImplant 2021, which was held in conjunction with the 24th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2021, in Strasbourg, France, in September, 2021. The challenge took place virtually due to the COVID-19 pandemic.
The 7 papers are presented together with one invited paper, one qualitative evaluation criteria from neurosurgeons and a dataset descriptor. This challenge aims to provide more affordable, faster, and more patient-friendly solutions to the design and manufacturing of medical implants, including cranial implants, which is needed in order to repair a defective skull from a brain tumor surgery or trauma. The presented solutions can serve as a good benchmark for future publications regarding 3D volumetric shape learning and cranial implant design.