Bao / Grant / Ou | AI for Brain Lesion Detection and Trauma Video Action Recognition | Buch | 978-3-031-71625-6 | sack.de

Buch, Englisch, Band 14567, 95 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 184 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Bao / Grant / Ou

AI for Brain Lesion Detection and Trauma Video Action Recognition

First BONBID-HIE Lesion Segmentation Challenge and First Trauma Thompson Challenge, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 16 and 12, 2023, Proceedings
2024
ISBN: 978-3-031-71625-6
Verlag: Springer Nature Switzerland

First BONBID-HIE Lesion Segmentation Challenge and First Trauma Thompson Challenge, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 16 and 12, 2023, Proceedings

Buch, Englisch, Band 14567, 95 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 184 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-71625-6
Verlag: Springer Nature Switzerland


This book constitutes the proceedings of the First BONBID-HIE Lesion Segmentation Challenge and the First Trauma Thompson Challenge, held in conjunction with MICCAI 2023, in Vancouver, BC, Canada, during October 2023. 

For BONBID-HIE 2023 Challenge 6 papers have been accepted out of 14 submissions. They span a broad array of approaches leveraging anatomical information about HIE, data augmentation, training strategies, model architecture, and integration with traditional machine learning methods. For the TTC 2023 Trauma Thompson Challenge 4 accepted contributions are included in this book. They deal with advancements in machine learning methods and their practical applications in addressing small and diffuse lesions in HIE segmentation. 

Bao / Grant / Ou AI for Brain Lesion Detection and Trauma Video Action Recognition jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


BONBID-HIE 2023.- Fusion of Deep and Local Features Using Random Forests for Neonatal HIE Segmentation.- Enhancing Lesion Segmentation in the BONBID-HIE Challenge: An Ensemble Strategy.- An Ensemble Approach for Segmentation of Neonatal HIE lesions.- Improving Segmentation of Hypoxic Ischemic Encephalopathy Lesions by Heavy Data Augmentation: Contribution to the BONBID Challenge.- A Deep Neural Network Approach for the Lesion Segmentation from Neonatal Brain Magnetic Resonance Imaging.- SegResNet based Reciprocal Transformation for BONBID-HIE Lesion Segmentation.- Trauma THOMPSON 2023.- Overview of the Trauma THOMPSON Challenge at MICCAI 2023.- The Trauma THOMPSON Challenge Report MICCAI 2023.- Action Recognition and Action Anticipation Tasks in the Trauma THOMPSON Challenge Technical Report.- QuIIL at T3 challenge: Towards Automation in Life-Saving Intervention Procedures from First-Person View.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.