{“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”：[[2024,3,8]]，“日期-时间”：“2024-03-08T02:46:35Z”，“时间戳”：1709865995233}，“发布者位置”：“查姆”，“引用-计数”：24，“出版商”：“施普林格自然瑞士”，“isbn-type”：[{“值”：“9783031250651”，“类型”：”打印“}，{“值”：“9783031250668”，“类型”：“electronic”}]，“license”：[{“start”：{“date-parts”：[[2023,1,1]]，“date-time”：“2023-01-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1672531200000}，“content-version”：“tdm”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/www.springernature.com\/gp\/searners\/text-and-data-mining”}，{“tart”：1-01T00:00:00Z“，”时间戳“：1672531200000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}，{“start”：{“date-parts”：[[2023,1,1]]，“date-time”：“2023-01-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1672531200000}，“content-version”：“tdm”，“delay-in-days”：“0，“URL”：“http://www.sprinternature.com/gp”\/researchs\/text-and-data-mining“}，{“start”：{“date-parts”：[[2023,1,1]]，“date-time”：“2023-01-01T00:00:00Z”，“timestamp”：1672531200000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\\/www.springernature.com\/gp\/researters\/text-and-data-mining”}]，“content-domain”:{“domain”：[“link.springer.com”]，“crossmark-restriction”：false}，”shortcontainer-title“：[]，“published-print”：{“date-parts”：[[2023]]}，“DOI”：“10.1007\/978-3-031-25066-8_17”，“type”：“book-chapter”，“created”：{”date-part“：[2023,2,17]]，“date-time”：“2023-02-17T08:18:05Z”，“timestamp”：1676621885000}，”page“：”330-339“，”update-policy“：“http://\/dx.DOI.org\/10007\/springer_crossmark_policy”，“source“：”Crossref“，”is-referenced-by-count“：3，”title“：[“Deep-ASPECTS:A Segmentation-Assisted Model for \u00a0Stroke Severity Measurement”]，“prefix”：“10.1007”，“author”：[{“given”：“Ujwal”，“family”：“Upadhyay”，“sequence”：“first”，“affiliation”：[]}，{“给定”：“Mukul”，”family：“Ranjan”，“序列”：“additional”，“从属关系”：[]}，“隶属关系”：[]}，{“given”：“Swetha”，“family”：“Tanamala”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[]}，{“给定”：“Preetham”，“家族”：“Sreenivas”，“序列”：“附加”，“从属”：[]}，}“给定的”：“Sasank”，“家庭”：“Chilamkurthy”，”sequence“：”additional“，”affiliance“：[]{”given“：[]}，{”given“：”Jason“，“family”：“Tarpley”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[]}]，“member”：“297”，“published-online”：{“date-parts”：[[2023,2,18]]}，“reference”：[{“key”：“17_CR1”，“doi-asserted-by”：”crossref“，”unstructured“：“Cao，Z.，et al.：急性缺血性卒中患者非直接CT扫描的深度学习衍生自动化方面。技术报告，Wiley Online Library（2022）”，“DOI”：“10.1002\/hbm.25845”}，{“key”：“17_CR2”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Chaurasia，A.，Culurciello，E.：LinkNet：利用编码器表示实现高效语义分割。收录于：2017 IEEE视觉通信与图像处理（VCIP），第1\u20134页。IEEE（2017）“，“DOI”：“10.1109\/VCIP.2017.8305148”}，{“key”：“17_CR3”，“unstructured”：“Chen，J.，et al.：TransUNet:transformers make strong encoders for medical image segment.arXiv预印本arXiv:2102.04306（2021）”}、{“issue”：“10162”，“key“：”17_CR4“DOI-asserted-by”：“publisher”，“first page”:“2388”，“DOI:”10.1016\/S0140-6736（18）31645-3“，”体积“：”392”，“作者”：“S Chilamkurthy”，“年份”：“2018”，“非结构化”：“Chilamkurthy，S.等人：检测头部CT扫描关键发现的深度学习算法：一项回顾性研究。Lancet 392（10162），2388\u20132396（2018）“，”journal-title“：”Lancet“}，{“key”：“17_CR5”，“unstructured”：“Dosovitskiy，A.，et al.：图像价值$16\\乘以16$$words:图像识别的变形金刚。arXiv预印本arXiv:2010.11929（2020）“}I“：”10.7861\/临床医学.17-2-161“，“卷”：“17”，“作者”：“S El Tawil”，“年份”：“2017年”，“非结构化”：“El Tawil，S.，Muir，K.W.：急性缺血性卒中的溶栓和血栓切除术。临床。Med.17（2），161（2017）“，“期刊标题”：“临床。Med.“}，{“key”：“17_CR7”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Esmael，A.，Elsherief，M.，Eltoukhy，K.：阿尔伯塔省卒中计划早期CT评分（ASPECTS）对急性缺血性卒中预后的预测价值及其与卒中亚型、NIHSS和认知功能障碍的相关性。《卒中研究》2021，1\u201310（2021）.https:\/\/doi.org\/10.1155\/2021\/5935170“，”doi“：”10.1155\/2021\/593510“}，{”key“：”17_CR8“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Hatamizadeh，A.，et al.：UNETR：三维医学图像分割变压器。摘自：IEEE\/CVF计算机视觉应用冬季会议论文集，第574\u2013584（2022）页“，”doi“：“10.1109\/WACV51458.2022.00181“}，{“key”：“17_CR9”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“He，K.，Zhang，X.，Ren，S.，Sun，J.：图像识别的深度残差学习。摘自：IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，第770\u2013778页（2016）”，“doi”：“10.1109\/CVPR.2016.90”}，}“key”：“17 _CR10”，“doi-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Kervadec，H.、Bouchtiba，J.、Desrosiers，C.、Granger，E.、Dolz，J.和Ben\u00a0Ayed，I.：高度不平衡分割的边界损失。医学图像分析。67, 101851 (2021). https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.media.2020.101851“，”doi“：”10.1016\/j.media.2020.101851“}，{“问题”：“1”，“密钥”：“17_CR11”，”doi-asserted-by“：”publisher“，“首页”：“33”，“doi”：“10.3174\/ajnr.A5889”，“卷”：“40”，“作者”：“H Kuang”，“年份”：“2019年”，“非结构化”：“Kuang，H.等人：使用机器学习对急性缺血性卒中患者进行非对比CT扫描的自动化方面。美国神经放射学杂志。40（1），33\u201338（2019）“，“新闻标题”：《美国神经放射杂志》。“}，{”key“：”17_CR12“，”series-title“：”计算机科学课堂讲稿“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“432”，”doi“：”10.1007\/978-3030-87234-2_41“，”volume-title“：“医学图像计算与计算机辅助干预\u2013 MICCAI 2021”，“author”：“K Liang”，“year”：“2021”“unstructured”：“”Liang，K.等人：对称增强注意力网络用于非对比CT图像的急性缺血性梗死分割。收录：de Bruijne，M.等人（编辑）MICCAI 2021。LNCS，第12907卷，第432\u2013441页。查姆施普林格（2021）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-87234-2_41“}，{“key”：“17_CR13”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Lin，T.，Goyal，P.，Girshick，R.B.，He，K.，Doll\u00e1r，P.：密集目标检测的焦点丢失。CoRR abs\/1708.02002（2017）。http://\/arxiv.org\/abs\/1708.002”，“doi”：“10.1109\/ICCV.2017.324”“}，{”问题“：”6“，”密钥“：”17_CR14“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：”1574“，”doi“：”10.1161\/STROOKEAHA.117.016745“，”volume“：“48”，“author”：“M Mokin”，“year”：“2017”，“unstructured”：“Mokin，M.，Primiani，C.T.，Siddiqui，A.H.，Turk，A.S.：在选择卒中血栓切除患者时使用hounsfield单位值测量Aspects（阿尔伯塔卒中程序早期CT评分）。中风48（6），1574\u20131579（2017）。https:\/\/doi.org\/10.1161\/STROKEAHA.117.016745“，”journal-title“：”Stroke“}，{”issue“：”1“，”key“：”17_CR15“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page:“1”，”doi“：”10.1038\/s41598-019-54491-6“，”volume“：“9”，”author“：”A Patel“，”year“：”2019“，”unstructured“：”Patel，A.等人：脑出血分段非接触CT科学报告9（1），1\u201311（2019）“，“新闻标题”：“科学。代表“}，{“问题”：“10”，“关键”：“17_CR16”，“doi-asserted-by”：“出版商”，“首页”：“3020”，“doi”：“10.1161\/STR.000000000074”，“卷”：“46”，“作者”：“WJ Powers”，“年份”：“2015”，“非结构化”：“Powers，W.J.等人：2015年，美国心脏协会/美国中风协会重点更新了2013年急性缺血性中风患者血管内治疗早期管理指南。中风46（10），3020\u20133035（2015）。https:\/\/doi.org\/10.1161\/STR.0000000000074“，”journal-title“：”Stroke“}，{”issue“：”9“，”key“：”17_CR17“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“2485”，”doi“：”10.1161\/STROKEAHA.107.511162“，”volume“:”39“，”author“：”V Puetz“，”year“：”2008“，”unstructured“：”Puetz，V.等：CT血管造影源图像上的低密度范围可预测基底动脉闭塞患者的功能预后。中风39（9），2485\u20132490（2008）。https:\/\/doi.org\/10.1161\/STROKEAHA.107.511162“，”journal-title“：”中风“}，{”key“：”17_CR18“，”series-title“：“计算机科学讲义”，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“234”，”doi“：”10.1007\/978-3319-24574-4_28“，“volume-title”：“医学图像计算和计算机辅助干预\u2013 MICCAI 2015”，”author“：”O Ronneberger”，“年份”：“2015年”，“非结构化”：“Ronneberge，O.，Fischer，P.，Brox，T.：U-Net：生物医学图像分割的卷积网络。收录人：Navab，N.、Horneger，J.、Wells，W.M.、Frangi，A.F.（编辑）MICCAI 2015。LNCS，第9351卷，第234\u2013241页。查姆施普林格（2015）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-319-24574-4_28“}，{”key“：”17_CR19“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”unstructured“：”Saver，J.L.：“时间是大脑量化的。中风37（1），263\u2013266（2006）。https:\//\/doi.org\/10.1161\/01.STR.000196957.55928.ab。https:\\/www.ahajournals.org\/doi\/abs\/10.116\/01.STR.00096957.55928.ab“，”doi“：”10.1161\/01.STR.000196957.55928.ab“}，{“key”：“17_CR20”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Sudre，C.H.，Li，W.，Vercauteren，T.，Ourselin，S.，Cardoso，M.J.：广义骰子重叠作为高度不平衡分段的深度学习损失函数。CoRR abs \/1707.03237（2017）。http://\/arxiv.org\/abs\/170707.03227”，“doi”：“10.1007 \/978-3-319-67558-9_28“}，{“key”：“17_CR21”，“unstructured”：“Tan，M.，Le，Q.V.：EfficientNet:重新思考卷积神经网络的模型缩放。CoRR abs \/1905.11946（2019）。http://\/arxiv.org\/abs\/1905.1 1946”}，}，“key“：”17_CR22“series-title”：“计算机科学课堂讲稿”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“首页”：“400”，“内政部“：”10.1007\/978-3-030-87193-2_38“，“volume-title”：“医学图像计算和计算机辅助干预\u2013 MICCAI 2021”，“author”：“M Toikkanen”，“year”：“2021”、“unstructured”：“Toikkane，M.，Kwon，D.，Lee，M.：ReSGAN：颅内出血分割与合成脑CT扫描残差。收录：de Bruijne，M.等人（编辑）MICCAI 2021。LNCS，第12901卷，第400\u2013409页。查姆施普林格（2021）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-87193-2_38“}，{“key”：“17_CR23”，“unstructured”：“Vaswani，A.，et al.：注意就是你所需要的。In:Advances In Neural Information Processing Systems，vol.30（2017）”}，“key“：”17_CR24“，”series-title“：”计算机科学课堂笔记“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“3”，“doi”：“”10.1007\/978-3-030-00889-5_1”，“卷标题”：“医学图像分析中的深度学习和临床决策支持的多模式学习”，“作者”：“Z Zhou”，“年份”：“2018”，“非结构化”：“Zhou，Z.，Rahman Siddiquee，M.M.，Tajbakhsh，N.，Liang，J.:UNet++：用于医学图像分割的嵌套U-Net架构。收录人：Stoyanov，D.等人（编辑）DLMIA-/ML-CDS-2018。LNCS，第11045卷，第3\u201311页。查姆施普林格（2018）。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-030-00889-5_1“}]，“container-title”：[“计算机科学课堂讲稿”，“Computer Vision\u2013 ECCV 2022 Workshops”]，“原始标题”：[]，“链接”：[{“URL”：“https:\//link.springer.com\/content\/pdf\/10.10007\/9783-031-25066-8_17”，“内容类型”：“未指定”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“相似性检查“}”，“存放”：{“日期部分”：[[2024,3,7]]，“日期时间”：“2024-03-07T13:21:09Z”，“时间戳”：1709817669000}，“分数”：1，“资源”：{“主要”：}“URL”：“https:\\/link.springer.com\/10.1007\/978-3-031-25066-8_17”}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[2023]]}，“ISBN”：[“9783031250651”，“97830.31250668”]，“references-count“：24，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-031-25066-8_17“，”关系“：{}，”ISSN“：[”0302-9743“，”1611-3349“]，”ISSN-type“：[{”value“：”0302-7743“、”type“:”print“}、{”value“：”1611-33049“、”类型“：”electronic“}]、“subject”：[]、“published”：{“date-parts”：[2023]}，“assertion”：[{“value”：“2023年2月18日”，“order”：1，“name”：“first_online”，“label“：”First Online“，”group“：{”name“：”ChapterHistory“，”label“:”Chapter History”}}，{”value“：”ECCV“，”order“：1，“name”：”conference_acrombit“，”标签“：”会议缩写“，”group“：{name“：“ConferenceInfo”，“label”：“Concement Information”}}}、{“value”：“European conference on Computer Vision”，“order”：2，“name“conference_name”，“标签”：“会议名称”，“”group“：{”name“：”ConferenceInfo“，”label“：”会议信息“}}，{”value“：”Tel Aviv“，”order“：3，”name“:”Conference_city“，”table“：”conferency city“，”group“，标签“：”会议信息“}}，{”value“：”2022“，”order“：5，”name“：”Conference_year“，”label“：”Conference_year“，“group”：{“name”：“ConferenceInfo”，“label”：“会议信息”}}、{“value”：“2022年10月23日”，“order”：7，“name”:“Conference_start_date”，：“2022年10月27日“，”order“：8，”name“：”conference_end_date“，”label“：”会议结束日期“，”group“：名称“：”conference_id“，”label“：”会议id“，”group“：{”name“：”ConferenceInfo“，”label“：“会议信息”}}，{”value“：”https:\/\/eccv2022.ecva.net\/“，”order“：11，”name“:”conference_0rl“，“label”：“会议url”，“group”：{“type”，“label”：“type”，“group”：{name“：”ConfEventPeerReviewInformation“，”label“：”同行评审信息（由会议组织者提供）“}}，{“value”：“CMT”，“order”：2，“name”：“conference_management_system”，“label”：“会议管理系统”，“group”：value“：”5804“，”order“：3，”name“：”number_of_submissions_sent_for_review“，”label“：”发送供审阅的提交数“，”group“：接受的全文数“，”组“：{“name”：“ConfEventPeerReviewInformation”，“label”：“同行评审信息（由会议组织者提供）”}}，{“value”：“0”，“order”：5，“name”:“Number_of_short_Papers_Accepted”，“table”：“接受的短文数”，“group”：{同行评议信息（由会议组织者提供）“}}，{“value”：“28%-该值由等式“接受的全文数”/“发送供审阅的提交数*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”：“3.21”，“order”：7，“name”：“average_number_of_reviews_per_paper”，“label”：“每篇论文的平均评审数”，“group”：｛“name”：“ConfEventPeerReviewInformation”，“label”：“同行评审信息（由会议组织者提供）”｝}，{“value”：“3.91”，“order”：8，“name”：“average_number_of_papers_per_reviewer”，“label”：“每位审稿人的平均论文数”，“group”：{“name”:“ConfEventPeerReviewInformation”，“label”：”同行评审信息（由会议组织者提供）“}}，{”value“：”是“，”order“：9，”name“：”external_reviewers_involved“，”label“：”涉及的外部审稿人“，“group”：{“name”：“ConfEventPeerReviewInformation”，“label”：“Peer Review Information（由会议组织者提供）”}}，{“value”：“从研讨会中，367篇已审阅的论文已被选为出版物”，“order”：10，“name”:“additional_info_on_Review_process”，“标签”：“有关审阅过程的其他信息”：“ConfEventPeerReviewInformation”，“label”：“同行评审信息（由会议组织者提供）”}}]}}