{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期部分”:[[2024,4,6]],“日期时间”:“2024-04-06T15:22:27Z”,“时间戳”:1712416947414},“发布者位置”:“查姆”,“引用计数”:22,“发布商”:“斯普林格国际出版”,“isbn-type”:[{“值”:“9783030593537”,“类型”:”打印“},{“值”:“9783030593544”,“type”:“electronic”}],“license”:[{“start”:{“date parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:157783680000},“content-version”:“tdm”,“delay in days”:0,“URL”:“http:\/\/wspringer.com\/tdm”},{“start”:{“date parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:157783680000},“内容版本”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http:\/\/www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[[2020,1,1]],“date-time”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1577836800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days“:0,”URL“https:\/\www.springer.com\/tdm”}1,1]],“日期时间”:“2020-01-01T00:00:00Z”,“时间戳”:1577836800000},“内容版本”:“vor”,“延迟天数”:0,“URL”:“https://\\www.springer.com\/tdm”}],“内容域”:{“域”:[“link.springer.com”],“交叉标记限制”:false},“短容器标题”:[],“已发布的印刷品”:{“日期部分”:[[2020]]},“DOI”:“10.1007\/978-3-030-5935-4_11”,“类型”:“图书章节”,“创建”:{“日期部分”:[[2020,9,30],“日期-时间””:“2020-09-30T23:05:43Z”,“时间戳”:1601507143000},“页面”:“111-122”,“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1007\/springer_crossmark_policy”,“源”:“Crossref”,”is-referenced-by-count“:10,”title“:[使用深度对抗网络标准化器预测脑图随时间的演化”],“前缀”:“10.1007”,《作者》:[{“给定”:“泽尼普”,“家族”:“G\u00fcrler”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“ORCID”:“http://\/ORCID.org\/0000-0003-4565-4502”,“authenticated-ORCID”:false,“given”:”Ahmed“,”family“:”Nebli“,”sequence“:”additional“,”affiliance“:[]{“ORCID”:“http://\-ORCID.org \/00000-0001-5595-6673”,“authenticated-ORCID“:false”,“give”:“Islem”,“family“:”Rekik“,”sequence“:”additional“,“affiliation”:[]}],“member”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[[2020,10,1]]},“reference”:[{“key”:“11_CR1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”first page“:“2036”,”doi“:”10.1093\/brain\/awp105“,”volume“:”132“,”author“:”O Querbes“,”year“:”2009“,”unstructured“:“Querbes,O.,et al.:使用皮层厚度早期诊断阿尔茨海默病:认知储备的影响。Brain 132,2036(2009)”,“journal-title”:“Brain”},{“key”:“11_CR2”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:《S281》,“doi”:“10.1046\/j.1532-5415.5153.x”,“volume”:第51页,“author”:“BP Leifer”,“year”:“2003”,“unstructured”:“Leifer,B.P.:阿尔茨海默病早期诊断:临床和经济效益。《美国老年医学杂志》,Soc.51,S281\u2013S288(2003)”,“期刊标题”:“美国老年医学期刊”},{“关键词”:“11_CR3”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“95”,“doi”:“10.1080\/875649509540606”,“卷”:“11”,“作者”:“E Grober”,“年份”:“1995”,“非结构化”:“Grober,E.,Bang,S.:阿尔茨海默病的句子理解。神经心理学发展11,95\u2013107(1995)”,“新闻标题”:“神经心理学发展”},{“关键”:“11_CR4”,“非结构化”:“Payan,A.,Montana,G.:预测阿尔茨海默氏病:一项使用三维卷积神经网络的神经成像研究。arXiv预印本arXiv:1502.02506(2015)”},{“key”:“11_CR5”,“doi断言者”:“crossref”,“非结构化”:“Gafuro\u011flu,C.,Rekik,I.,et al.:联合预测和分类从基线脑图像到早期痴呆的脑图像演化轨迹。摘自:医学图像计算和计算机辅助干预国际会议,第437\u2013445页(2018)”,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-00931-1_50”},{“key”:“11_CR6”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:“411”,“doi”:“10.1016\/j.neuroimage.2017.03.012”,“volume”:”152“,“author”:“I Rekik”,“year”:“2017”,“unstructured”:“Rekik,I.,Li,G.,Yap,P.,Chen,G.、Lin,W.,Shen,D.:新生儿MRI皮质表面和白质纤维纵向发育的联合预测。Neuroimage 152,411\u2013424(2017)“,”journal-title“:”NeuroiImage“},{“key”:“11_CR7”,“series-title”:“计算机科学课堂讲稿”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”796“,”doi“:”10.1007\/978-3030-32245-8_88“,”volume-title:“医学图像计算和计算机辅助干预\u2013 MICCAI 2019”,“author”:“BE Ezzine”,“year”:“”2019年,“非结构化”:“Ezzine,B.E.,Rekik,I.:学习指导的无限网络图谱选择,用于从单个观察预测纵向脑网络进化。收录人:Shen,D.等人(编辑)MICCAI 2019。LNCS,第11765卷,第796\u2013805页。查姆施普林格(2019)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-32245-8_88“},{“key”:“11_CR8”,“series-title”:“计算机科学讲义”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:《365》,“doi”:“10.1007\/11585978_24”,“volume-title”:《计算机视觉和模式识别中的能量最小化方法》,“author”:“S Allassonni\u00e8re”,“year”:“2005”,“unstructured”:“Allassonni\u00e8re,S.,Trouv\u00e 9,A.,Younes,L.:通过纹理网格进行测地摄影和微分匹配。收录人:Rangarajan,A.,Vemuri,B.,Yuille,A.L.(编辑)EMMCVPR 2005。LNCS,第3757卷,第365\u2013381页。斯普林格,海德堡(2005)。https:\/\/doi.org\/10.1007\/11585978_24“},{“key”:“11_CR9”,“unstructured”:“Trouv\u00e9,A.:通过无限维组操作进行模式识别的方法(1995)”},“key“:”11_CR10“,”unstructure“:”Goodfellow,I.J.,et al.:Generative antial networks(2014)“}DOI“:”10.1016\/j.media.2019.101567“,”volume“:”59“,”author“:”S Dhifallah“,”year“:”2020“,”unstructured“:”Dhifalah,S.,Rekik,I.:使用选择性多视图网络标准化估计连接脑模板。医学图像分析。59,101567(2020)“,“新闻标题”:“医学图像分析。“},{”key“:”11_CR12“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”首页“:”1“,”doi“:”10.1038\/s41598-019-56847-4“,”volume“:“10”,”author“:”Q-Yang“,”year“:”2020“,”unstructured“:”Yang,Q.,et al.:MRI跨模态图像到图像的转换。Sci.Rep.10,1\u201318(2020)“,”journal-title“:”Sci.Rep.“}”,{“key”:“11_CR13“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”非结构化“:”Simonovsky,M.,Komodakis,N.:图上卷积神经网络中的动态边条件滤波器。CoRR abs\/1704.02901(2017)“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2017.11“},{”key“:”11_CR14“,”DOI断言“:”crossref“,”非结构化“:”Ronneberger,O.,Fischer,P.,Brox,T.:U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络。CoRR abs\/1505.04597(2015)“,”DOI“:”10.1007\/978-3-319-24574-4_28“},{”key“:”11_CR15“,”非结构化“:”Mao,X.,Shen,C.,Yang,Y.B.:使用具有对称跳跃连接的深度卷积编解码网络进行图像恢复。In:Advances In Neural Information Processing Systems,pp.2802\u20132810(2016)“},{“key”:“11_CR16”,“unstructured”:“Ioffe,S.,Szegedy,C.:批规范化:通过减少内部协变量偏移来加速深层网络训练。arXiv预印本arXiv:1502.03167(2015)”},},“key“:”11_CR17“,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Xiao,T.,Li,H.,Ouyang,W.,Wang,X.:利用领域引导的丢弃学习深度特征表示,用于人的重新识别。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第1249\u20131258页(2016)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.140”},{“key”:“11_CR18”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ding,C.H.:基于相似性的潜在语义索引概率模型。摘自:第22届ACM SIGIR国际信息检索研究与开发年会论文集,第58页,201365(1999)“,”DOI“:”10.1145“/312624.312652“},{”key“:”11_CR19“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:Marcus,D.S.、Fotenos,A.F.、Csernansky,J.G.、Morris,J.C.、Buckner,R.L.:开放存取成像研究系列:非痴呆和痴呆老年人的纵向MRI数据。J.认知。神经科学。22,2677\u20132684(2010)“,“新闻标题”:“J.Cogn。神经科学。“},{”key“:”11_CR20“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“4103”,”doi“:”10.1038\/s41598-018-21568-7“,”volume“::”8“,”author“:”I Mahjoub“,“year”:“2018”,“unstructured”:“Mahjoab,I.,Mahjob,M.A.,Rekik,I.:脑复合体揭示形态连接生物标记物指纹识别晚期脑痴呆状态。《科学报告》8,4103(2018)“,”新闻标题“:”科学。代表“},{“key”:“11_CR21”,“unstructured”:“Fey,M.,Lenssen,J.E.:使用PyTorch几何图形进行快速图形表示学习。CoRR abs \/1903.02428(2019)”},“{”key“:“11-CR22”,“非结构化”:“Kingma,D.P.,Ba,J.:Adam:a method for randomic optimization(2014)”}],“container-title”:[“医学中的预测智能”,“计算机科学课堂讲稿“],”original-title“:[],”link“:[{”URL“:”https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3-030-59354-4_11“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2021,4,24]],”date-time“:“2021-04-24T15:17:114Z”,“timestamp”:1619277Z 434000},“score“:1,”resource“:{主要”:{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/10.1007\/978-3-030-59354-4_11”}},”subtitle“:[],”shorttitle“:[],”issued“:{date-parts”:[[2020]]},“ISBN”:[“9783030593537”,“97830.30593544”],”references-count“:22,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10007\/988-3-03-0 30-59354-4_11“,”关系“:{},”ISSN“:[”0302-9743“,”1611-3349“],”ISSN-type“:[{”value“:”0302-9743“,”type“:”print“},{”value“:”1611-3349“,”type“:”electronic“}],”subject“:[],”published“:{”日期部分“:[[2020]]},”assertion“:[{”value“:”2020年10月1日“,”order“:1,”name“:”first_online“,”label“:”first online“,”group“:{”name“:”ChapterHistory“,”label“:”ChapterHistory“}},”value“:”PRIME“,”order“:1,“name”:“conference_accomposition”,“label”:“会议缩写词“,”组“:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“会议信息”}},{“value”:“MEdicine医疗智能国际研讨会”,“order”:2,“name”:“Conference_name”,“标签”:“会议名称”,“group”:会议城市”,“组”:{“name”:“ConferenceInfo”,“label”:“会议信息”}},{“value”:“秘鲁”,“order”:4,“名称”:“Conference_country”,“标签”:“国家/地区”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”“,”label“:”Conference Information“}},{“value”:“2020年10月8日”,“order”:7,“name”:“Conference_start_date”,“label”:“ConferenceStart date”,“group”:{“name”:“ConferenceInfo”,”label“:”Conferency Information“{},”value“:”2020年10月份8日“,”order“8,”name“Conference_end_date”会议信息“}},{”value“:”3“,”order“:9,”name“:”Conference_number“,”label“:”ConferenceNumber“,”group“:http://\/basira-lab.com/prime-miccai-2020“,”order“:11,”name“:”conference_url“,”label“:”会议url“,”group“:同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”Microsoft CMT“,”order“:2,”name“:”conference_management_system“,”label“:”会议管理系统“,”group“:number_of_submissions_sent_for-review“,”label“:”发送供审阅的提交数量“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行审阅信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”17“,”order“:4,”name“:”number_of_full_papers_accepted“,”label“:”接受的全文数量“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行评审信息(由会议组织者提供)85%-该值由等式“接受的完整论文数”/“提交供审查的论文数*100”计算,然后四舍五入为整数。“,”order“:6,”name“:”acceptance_rate_of_full_papers“,”label“:”全文接受率“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{”value“:”2-3“,”order“:7,”name“:”average_number_of_reviews_per_paper“,”label“:”平均每篇论文的评审数“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”label“:”同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{“value”:“3-4”,“order”:8,“name”:“average_number_of_papers_per_reviewer”,“label”:“每个审阅者的平均论文数”,“group”:同行评审信息(由会议组织者提供)“}},{“value”:“No”,“order”:9,“name”:“external_reviewers_involved”,“label”:“涉及的外部审阅者”,“group”:{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”,“label”:《同行评审信息》(由会议主办方提供)研讨会实际上是由于新冠肺炎疫情而举行的。“,”order“:10,”name“:”additional_info_on_review_process“,”label“:”审阅过程的附加信息“,”group“:{”name“:”ConfEventPeerReviewInformation“,”标签“:”同侪审阅信息(由会议组织者提供)“}}]}}