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MICCAI 2021第三届DART/第一届展会：法国斯特拉斯堡

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沙迪·阿尔巴奎尼,曼纽尔·豪尔赫·卡多佐,七斗,Konstantinos Kamnitsas公司,比什什·卡纳尔,Islem Rekik岛,尼古拉·里克,Debdoot表,沙法塔利斯（Sotirios A.Tsaftaris）,徐大光,徐子悦:
领域适应和代表转让，以及资源多样性全球健康的可负担医疗和人工智能——第三届MICCAI研讨会，DART 2021，第一届MICCIA研讨会，FAIR 2021，与MICCAI2021联合举办，法国斯特拉斯堡，2021年9月27日和10月1日，会议记录。计算机科学课堂讲稿12968,施普林格 2021，国际标准图书编号978-3-030-87721-7

域适配和表示转移

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穆罕默德·礼萨·侯赛因扎德·塔赫尔,法特梅赫·哈吉希,瑞宾·冯,迈克尔·戈特韦,梁建明:
医学图像分析中迁移学习的系统标杆分析。 3-13
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加布里埃尔·瓦尔瓦诺,安德烈亚·利奥,沙法塔利斯（Sotirios A.Tsaftaris）:
弱监督分割学习的自监督多尺度一致性。 14-24
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张明辉,新余,张汉晓（Hanxiao Zhang）,郝政,余伟豪,Hong Pan公司,蔡祥然,云古:
FDA：稳健气道分割的特征分解和聚合。 25-34
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马里乌斯·梅梅尔,卡米拉·冈萨雷斯,阿尼尔班·穆霍帕迪亚:
多域海马分割的对抗性连续学习。 35-45
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德瓦里卡纳特·马哈帕特拉,贝扎德·博佐尔格塔巴尔,什巴·夸纳尔,葛宗元:
用于Gleason评分的自监督多模态广义零炮学习。 46-56
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德瓦里卡纳特·马哈帕特拉,什巴·夸纳尔,贝扎德·博佐尔格塔巴尔,宗元阁:
Gleason等级分割中标签间几何关系的自我监督学习。 57-67
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加布里埃尔·瓦尔瓦诺,安德烈亚·利奥,沙法塔利斯（Sotirios A.Tsaftaris）:
停止丢弃鉴别器！重新利用对手进行测试时间训练。 68-78
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Konstantinos Kamnitsas公司,斯特凡·温泽克,Evgenios N.Kornaropoulos公司,丹尼尔·怀特豪斯,卡梅伦·英格曼,波·菲,诺曼·鲍,大卫·K·梅农,丹尼尔·鲁克特,Tilak Das公司,弗吉尼亚·F·J·纽科姆,本·格洛克:
传导性图像分割：自我训练和不确定性估计的影响。 79-89
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埃琳·邱,弗朗西斯科·吉安蒂,肖尼特·蓬瓦尼,伊索纳斯·科基诺斯,帕纳乔塔基Eleftheria Panagiotaki:
MRI前列腺病变分割中跨异构模式语义一致性的无监督域适配。 90-100
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布伦南·尼康波鲁克,吉利安·卡迪内尔,贾斯汀·泽托,拉加夫·梅塔,沙法塔利斯（Sotirios A.Tsaftaris）,道格拉斯·L·阿诺德,塔尔·阿贝尔:
用于病变分割的聚合数据集中的队列偏差自适应。 101-111
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塞奥·埃斯蒂安,玛丽亚·瓦卡洛普鲁,斯特吉奥斯·克里斯托乌利迪斯,恩佐·巴蒂斯特拉,塞奥弗拉斯特·亨利,马文·卢梭,阿默里·勒罗伊,纪尧姆·查萨农,玛丽·皮埃尔·里维尔,Nikos Paragios公司,埃里克·多伊奇:
探索深层注册潜在空间。 112-122
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格雷戈里·菲尔勃朗,Konstantinos Kamnitsas公司,大卫伯恩斯坦,亚历山德拉·泰勒,本·格洛克:
从部分重叠标签中学习：注释移位下的图像分割。 123-132
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紫玉叶,陈菊,马朝凡,张晓云:
通过基于相似性的原型进行跨模态分割的无监督域自适应。 133-143

平价人工智能和医疗保健

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里贾·托尼·克里斯蒂安·拉莫拉希,埃丝特·奥波库·贾西,亚历山德罗·克里米:
使用低成本设置，通过人工神经网络对恶性疟原虫显微图像进行分类和生成。 147-157
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舒贾特·汗,Jaeyoung Huh（在洋）,Jong Chul Ye先生:
使用自洽CycleGAN提高POCUS的对比度和分辨率。 158-167
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维斯瓦纳特·苏达珊,阿图尔库马尔R,K.帕万·库马尔·雷迪,贾亚瓦尔达纳·古比,巴拉默里达尔·普鲁索塔曼:
无训练数据的低剂量动态CT灌注去噪。 168-179
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阿尔帕·泰金,艾哈迈德·内布利,Islem Rekik岛:
用于预测时间相关脑图评估轨迹的递归脑图映射器。 180-190
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亚历山大·麦克林,萨阿德·阿巴斯,阿什坎·埃巴迪,安迪·赵,玛雅·巴夫洛娃,海登·冈拉吉,彭城溪,桑尼·科利,亚历山大·王:
新冠肺炎网络美国：一种定制的、高效的、自我关注的深度卷积神经网络设计，用于从护理点超声成像检测新冠肺炎患者病例。 191-202
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巴萨尔·德米尔,阿拉·贝萨多克,Islem Rekik岛:
利用师生学习预测高分辨率脑网络的域间比对。 203-215
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阿里奥·萨达菲,阿斯亚·马克罗,列奥尼德·利夫希茨,纳西尔·纳瓦布,安娜·博格达诺娃,沙迪·阿尔巴奎尼,卡斯滕·马尔:
基于Percoll梯度图像的图卷积网络镰状细胞疾病严重程度预测。 216-225
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希哈尔·斯利瓦斯塔瓦,穆罕默德·雅库布,卡西克·南达库马尔,宗元阁,德瓦里卡纳特·马哈帕特拉:
低资源临床环境下胸部X射线分类的连续域增量学习。 226-238
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维卡什·古普塔,克莱顿·泰勒,莎拉·邦内,卢西亚诺·M·普雷维德洛,杰弗里·霍利,理查德·怀特,莫娜·弗洛雷斯,芭芭洛斯·塞尔努尔·埃尔达尔:
基于深度学习的适当位置乳腺X线照片的自动检测。 239-250
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塞缪尔·巴德,托马斯·G·戴,约翰·辛普森,凯伦·劳埃德,杰奎琳·马修,艾米丽·斯凯尔顿,雷扎·拉扎维,伯恩哈德·凯恩斯:
非专业人士能否以富有挑战性的方式提供高质量的金标准标签？ 251-262

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