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第四大脑@MICCAI2018年：西班牙格拉纳达

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亚历山德罗·克里米,斯皮里顿·巴卡斯,雨果·库伊夫,法拉哈尼·凯文,毛里西奥·雷耶斯,西奥·范瓦尔苏姆:
Brainlesion:胶质瘤、多发性硬化、中风和创伤性脑损伤——2018年BrainLes第四次国际研讨会，与2018年MICCAI联合举办，2018年9月16日，西班牙格拉纳达，修订论文集，第一部分。计算机科学课堂讲稿11383,施普林格 2019，国际标准图书编号978-3-030-11722-1

邀请的谈话

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Ragini Verma公司,优素福·奥斯曼利奥格鲁,阿卜杜勒·阿齐兹·乌尔德·伊斯梅尔:
脑损伤的多模式病理连接学。 3-14
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阿萨尼·哈基姆,罗兰·威斯特:
CT脑灌注：临床观点。 15-24
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G.安东尼·雷纳,拉维·潘楚马蒂:
图像平铺对卷积神经网络的不利影响。 25-36
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托马斯·C·布斯:
神经肿瘤诊断中机器学习的更新。 37-44

脑损伤图像分析

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亚历山德拉·M·瓦尔卡尔,克里斯汀·A·林,Fariha Khalid公司,西蒙·N·范德卡,沙哈马特·陶希德,西奥多·萨特思韦特,约翰·穆舍利,罗希特·巴克什,罗素·T·希诺哈拉:
MIMoSA：一种自动分割多发性硬化T2高信号和T1低信号病变的方法。 47-56
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纳扎宁·穆罕默德·塞帕瓦德,塔尔·哈斯纳,道格拉斯·L·阿诺德,塔尔·阿贝尔:
CNN根据基线MRI和病变标签预测多发性硬化患者未来的疾病活动。 57-69
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托尼·C·W·莫,艾伯特·C·S·钟:
用粗-精生成对抗网络进行脑肿瘤分割的学习数据增强。 70-80
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刘聪（音）,威信四,银铃钱,廖祥云,王琼（音）,永国,冯安恒:
用于脑肿瘤分割的多径密集连接卷积神经网络。 81-91
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迈卡·J·雪勒,G.安东尼·雷纳,布兰顿·爱德华滋,杰森·马丁,斯皮里顿·巴卡斯:
不共享患者数据的多机构深度学习建模：脑肿瘤分割的可行性研究。 92-104
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徐涵,斯皮里顿·巴卡斯,罗兰·奎特,斯蒂芬·艾尔沃德,哈米德·阿克巴里,米歇尔·比莱洛,克里斯托斯·达瓦齐科斯,马克·尼塔默尔:
术前和术后脑肿瘤MRI扫描的患者特异性登记。 105-114
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阿希斯·库马尔·达拉,Kalyan Ram Ayyalasomayajula公司,埃里克·阿维兹,马库斯·法尔斯特伦,约翰·威克斯特罗姆,埃尔纳·马里·拉尔森,罗宾·斯特兰德:
利用U-Net和患者特异性交互细化对术后胶质母细胞瘤进行MRI分割。 115-122
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阿卜杜勒·阿齐兹·乌尔德·伊斯梅尔,德鲁·帕克,莫伊斯·埃尔南德斯·费尔南德斯,史蒂文·布雷姆,西蒙·亚历山大,Ofer Pasternak公司,伊曼纽尔·卡鲁耶,Ragini Verma公司:
使用基于DTI的游离水消除法表征肿瘤周围组织。 123-131
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沙哈布·阿斯拉尼,迈克尔·达扬,维托里奥·穆里诺,迭戈·索纳:
脑MRI中多发性硬化病变分割的深度2D编解码卷积神经网络。 132-141
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弗朗西斯科·拉罗萨,马里奥·若昂·法塔里亚,托比亚斯·科伯,乔纳斯·里奇亚迪,克里斯蒂娜·格拉齐埃拉,Jean-Philippe Thiran女士,梅里特谢尔·巴赫·库亚德拉:
多发性硬化症早期白质病变分割的浅层与深度学习架构。 142-151
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Aleix Solanes公司,若阿金·拉杜阿,劳拉·伊古尔:
使用卷积神经网络检测大脑中线异常。 152-160
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克里斯托夫·鲍尔,Benedikt Wiestler公司,沙迪·阿尔巴奎尼,纳西尔·纳瓦布:
脑MR图像中无监督异常分割的深度自动编码模型。 161-169
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Subhashis Banerjee公司,苏什米塔·米特拉,弗朗西斯科·马苏利,斯特凡诺·罗维塔:
基于多序列MRI的脑肿瘤检测和分类：使用ConvNets的研究。 170-179
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弗朗西斯卡·加拉西,奥利维尔·科莫威克,埃曼纽尔·瓦莱,克里斯蒂安·巴里略:
基于多模态MRI的多发性硬化病变自动分割的体素分析与对照分析的比较。 180-188
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优素福·奥斯曼利奥格鲁,雅各布·A·阿拉帕特,德鲁·帕克,金正勋（Junghoon Kim）,Ragini Verma公司:
一种用于评估创伤性脑损伤中改变的连接性的基于图的相似性度量。 189-198
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李洪伟,印着张建国,马克·穆勒,简·柯斯克,比约恩·H·门泽:
用于稳健白质超强度分割的多尺度卷积叠加。 199-207
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周玉凡,李哲硕,洪朱,陈昌友,高明晨,徐凯（Kai Xu）,徐金辉:
基于DenseNet和递归神经网络的全脑肿瘤筛查和分类。 208-217
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吴国庆,王渊源（音）,金华余:
3D纹理特征学习用于胶质瘤病理亚型的无创估计。 218-227
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西蒙·安德马特,安塔尔·霍瓦思,西蒙·佩佐德,菲利普·卡廷:
利用健康来源图像的分布差异进行病理分割。 228-238
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萨马尔·埃尔谢赫,斯皮里顿·巴卡斯,尼古拉·J·穆德,埃米尔·奇穆萨,克里斯托斯·达瓦齐科斯,亚历山德罗·克里米:
胶质母细胞瘤基因表达与纹理和空间模式的多阶段关联分析。 239-250

缺血性中风病变图像分割

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刘鹏波:
基于2D新CNN管道和新损失函数的中风病灶分割。 253-262
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杰伦·贝特尔斯,大卫·罗本,德克·范德梅伦,保罗·苏滕斯:
基于本地CTP的急性卒中核心病变分割的对侧信息CNN。 263-270
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何塞·多尔兹,伊斯梅尔·本·阿伊德,基督教脱苦剂:
多图像模式下缺血性卒中病灶分割的密集多通道U网。 271-282
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刘亮亮,帅扬,李蒙,李敏（音）,王建新:
多尺度深度卷积神经网络在脑卒中CT图像分割中的应用。 283-291
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穆巴拉克伊斯兰,N.Rajiv Vaidyanathan,V.杰亚·玛丽亚·何塞,任洪亮:
利用对抗性学习进行缺血性卒中病灶分割。 292-300
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古斯塔沃·雷图西·皮涅罗,拉斐尔·沃尔托林,玛丽安娜·P.本托,莱西娅·里特纳:
V-Net和U-Net在小数据集灌注数据中用于缺血性卒中病灶分割。 301-309
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陶松,黄宁:
用于缺血性中风病变分割的集成提取器、生成器和Segmentor。 310-318
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阿尔兹贝塔·图雷科娃,安东尼奥·何塞·罗德里格斯-桑切斯:
ISLES挑战：U形卷积神经网络与扩张卷积用于3D中风病灶分割。 319-327
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  - conf/miccai/AnandKVK18
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维卡斯·库马尔·阿南德,马亨德拉·肯德,亚历克斯·瓦尔盖塞,加纳帕西·克里希纳穆尔西:
利用CT灌注图对缺血性中风进行全自动分割。 328-334
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拉斯·伯姆,弗雷德里克·马德斯塔,蒂洛·森特克,勒内·沃纳:
结合Good Old Random Forest和DeepLabv3+进行ISLES 2018基于CT的笔划分割。 335-342
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郝玉阳:
缺血性卒中病灶分割的体积对抗训练。 343-351
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Mazdak Abulnaga说,乔纳森·鲁宾:
使用金字塔池和病灶丢失在CT灌注扫描中分割缺血性卒中病灶。 352-363

MR脑分割面临的巨大挑战

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龙晨,多里特·梅尔霍夫:
MixNet：用于大脑分割的多模式混合网络。 367-377
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Toan Duc Bui公司,Sang-il Ahn先生,李龙雨,吉泰信:
一个跳跃连接的3D DenseNet网络，具有用于体积分割的对抗训练。 378-384
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李洪伟,安德烈·齐加洛,比约恩·H·门泽:
基于深度剩余扩张U-Net的脑结构自动分割。 385-393
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米盖尔·卢纳,桑贤公园:
用于MR脑分割的带过渡层的3D拼接U网。 394-403

计算精确医学

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亚历山大·莫梅尼,马克·蒂鲍特,奥利维尔·格瓦尔特:
多尺度生物医学数据的辍学支持集成学习。 407-415
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阿迪蒂亚·巴加里,阿希什·库马尔,阿维纳什·科里,马亨德拉·肯德,加纳帕西·克里希纳穆尔西:
低级别胶质瘤的放射-影像学联合分类方法。 416-427
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谢新鹏,李月香,张梦璐,沈林林:
通过掩码R-CNN对组织病理学图像中的细胞核进行稳健分割。 428-436

中风影像学和治疗挑战研讨会

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大卫·罗本,保罗·苏滕斯:
基于神经网络和数据增强的灌注参数估计。 439-446
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安德烈亚斯·赫斯,拉斐尔·迈耶,约翰内斯·凯斯马赫,西蒙·荣格,法比安·斯卡佐,大卫·S·利贝斯金,罗兰·威斯特,理查德·麦金利:
合成灌注图：DSC-MRI深度学习成像灌注缺陷。 447-455
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穆巴拉克伊斯兰,帕丽塔·桑哈尼,安吉拉·安琪看,迈克尔·卢卡斯·詹姆斯,尼古拉斯·孔锦金（Nicolas Kon Kam King）,任洪亮:
ICHNet：使用深度学习进行脑出血（ICH）分段。 456-463
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洛伦扎·布鲁西尼,伊拉里亚·博斯科洛·加拉佐,毛罗·祖切利,克里斯蒂娜·格拉齐埃拉,格洛丽亚·梅内加兹:
弥散MRI能揭示中风引起的GM微结构改变吗？ 464-471

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