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19.2016年MICCAI：希腊雅典

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塞巴斯蒂安·奥斯林,利奥·约斯科维茨,默特·萨布努（Mert R.Sabunci）,哥兹德·班纳尔,威廉·M·威尔斯三世:
医学图像计算和计算机辅助干预——2016年MICCAI第19届国际会议，希腊雅典，2016年10月17日至21日，会议记录，第二部分。计算机科学课堂讲稿9901,2016，国际标准图书编号978-3-319-46722-1
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刘鲁彦（Luyan Liu）,钱旺（Qian Wang）,埃桑·阿德利,张立志,韩章（Han Zhang）,沈定刚:
基于迭代典型相关分析的帕金森病自动诊断特征选择。 1-8
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布伦特·蒙赛尔,吴国荣,岳高,尼古拉斯·德西斯托,马丁·斯特纳:
使用超图学习方法识别功能和结构连接体数据中的关系。 9-17
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陈晓波,韩章（Han Zhang）,沈定刚:
集成用于MCI分类的层次化高阶功能连接网络。 18-25
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刘鲁彦（Luyan Liu）,韩章（Han Zhang）,Islem Rekik岛,陈晓波,钱旺（Qian Wang）,沈定刚:
从脑功能和结构网络预测高级别胶质瘤患者的预后。 26-34
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姜梦林,张绍廷,郑元杰,Dimitris N.Metaxas公司:
在线学习形状和外观先验的乳房X光片肿块分割。 35-43
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克里斯蒂安·莱迪格,塞巴斯蒂安·卡尔特旺,安蒂·托洛宁,朱哈·科卡莱宁,菲利普·谢尔滕斯,弗雷德里克·巴霍夫,汉内克·罗迪乌斯·梅斯特,贝蒂·M·蒂杰姆斯,Afina W.Lemstra公司,威斯杰·M·范德弗利尔,约基·洛特宁（Jyrki Lötjönen）,丹尼尔·鲁克特:
基于潜在树的不完全数据的痴呆症鉴别诊断。 44-52
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陈思宏（Sihong Chen）,董妮,京琴,白英雷,王天福,郑洁之:
用多任务回归将计算特征与多重语义特征桥接起来：CT肺结节的研究。 53-60
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连春凤,苏阮,蒂埃里·德诺,华立,皮埃尔·维拉:
利用FDG-PET图像中较小且不平衡的数据进行稳健的癌症治疗结果预测。 61-69
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彭桂林,乐安,朱晓峰,严进,沈定刚:
用于基于成像遗传学的阿尔茨海默病诊断的结构化稀疏核学习。 70-78
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乐安,埃桑·阿德利,刘明霞,Jun Zhang（张军）,沈定刚:
阿尔茨海默病诊断的半监督层次多模态特征和样本选择。 79-87
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Kim-Han Thung先生,埃桑·阿德利,佩夫·蒂安·雅普,沈定刚:
疾病诊断中不完全多模数据的稳定性加权矩阵补全。 88-96
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雷娜塔·雷杜,雨果·库伊夫,内达·塞帕西亚,尼古拉·佩佐蒂,威廉·H·波维,马塞尔·布鲁尔,安娜·维拉诺娃:
利用视觉分析辅助白质高强度分类器的设计。 97-105
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尼拉杰·德亨格尔（Neeraj Dhungel）,古斯塔沃·卡内罗,安德鲁·布拉德利:
乳房X光片乳腺肿块分类深层特征的自动学习。 106-114
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陶旭,韩章（Han Zhang）,黄晓蕾,张绍廷,Dimitris N.Metaxas公司:
多模式深度学习在子宫颈发育不良诊断中的应用。 115-123
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魏慎,穆洲,冯扬（音）,狄东,杨彩云,雅丽藏,杰田:
向专家学习：开发可转移的深层特征以预测患者级别的肺癌。 124-131
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华珠福,徐燕武,斯蒂芬·林,戴蒙·永基·王,姜柳:
深血管：通过深度学习和条件随机场进行视网膜血管分割。 132-139
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Kevis-Kokitsi Maninis公司,乔迪·蓬特·图塞特,巴勃罗·安德烈斯·阿贝拉（Pablo Andrés Arbeláez）,吕克·范·古尔:
深层视网膜图像理解。 140-148
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七斗,郝晨,金月明,乐泉于,京琴,冯安恒:
从CT体积自动分割肝脏的3D深度监控网络。 149-157
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卡尔·D·弗里奇,帕特里克·劳达施尔,保罗·扎菲诺,玛丽亚·弗朗西丝卡·斯巴迪,格雷戈里·夏普,雷纳·舒伯特:
三维医学图像快速分割的深度神经网络。 158-165
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阿米尔·贾马卢丁,帝汶·卡迪尔,安德鲁·齐瑟曼:
SpineNet：在脊椎核磁共振成像中自动精确定位分类证据。 166-175
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王佳卓,约翰·麦肯齐,拉盖什雷·拉马钱德兰,Danny Z.Chen（丹尼·陈）:
组织学组织图像语义分割的深度学习方法。 176-184
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谢元浦,张子昭,曼尼什·萨普科塔,林阳（Lin Yang）:
肌周肌段分割的空间时钟递归神经网络。 185-193
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  - conf/miccai/SternPLU16
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达科·斯特恩,克里斯蒂安·帕耶,文森特·勒佩蒂,马丁·厄施勒:
使用深度学习从手部MRI体积自动估计年龄。 194-202
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克里斯蒂安·鲍姆加特纳,Konstantinos Kamnitsas公司,杰奎琳·马修,桑德拉·史密斯,伯恩哈德·凯恩斯,丹尼尔·鲁克特:
使用全卷积神经网络的胎儿超声实时标准扫描平面检测和定位。 203-211
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  - conf/miccai/NieZALS16
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董聂,韩章（Han Zhang）,埃桑·阿德利,刘鲁彦（Luyan Liu）,沈定刚:
3D深度学习用于脑肿瘤患者的多模式成像指导生存时间预测。 212-220
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达科·斯特恩,托马斯·埃布纳,马丁·厄施勒:
从局部到全球随机回归森林：探索解剖学地标定位。 221-229
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  - conf/miccai/PayerSBU16
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克里斯蒂安·帕耶,达科·斯特恩,霍斯特比绍夫,马丁·厄施勒:
使用CNN进行多地标定位的回归热图。 230-238
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  - conf/miccai/HwangK16
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Sangheum Hwang公司,Hyo-Eun Kim先生:
弱监督病灶定位的自我迁移学习。 239-246
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  - conf/miccai/NiJGCWQLWWS16文件
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董妮,邢基,姚宗高,郑洁之,王慧芳,京琴,白英雷,王天福,吴国荣,沈定刚:
采用时空回归法对超声检查中的膀胱囊肿严重程度进行自动分级。 247-255
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  - conf/miccai/OzdemirOG16
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菲拉特·兹德米尔,埃西·奥兹坎,奥昆·戈克塞尔:
自动骨分割组织中超声传播的图形建模。 256-264
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  - conf/miccai/TannoGGKCA16
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柳塔罗·塔诺,Aurobrata Ghosh公司,弗朗西斯科·格鲁苏,恩里科·卡登,安东尼奥·克里米尼西,丹尼尔·亚历山大:
贝叶斯图像质量传输。 265-273
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  - conf/miccai/张BPHH16
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张强（Qiang Zhang）,阿比尔·巴莱罗,卡伦·帕森斯,艾玛·赫尔姆,查尔斯·哈钦森:
小波外观金字塔用于标志检测和病理学分类：在腰椎管狭窄症中的应用。 274-282
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  - conf/miccai/RakT16
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马可·拉克,克劳斯·迪埃兹·特恩斯:
MRI中全脊椎定位的无学习方法。 283-290
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  - conf/miccai/FarziPMWF16
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莫森·法齐,何塞·M·波佐,尤金·麦克洛斯基,J.马克·威尔金森,亚历杭德罗·弗兰吉:
人口成像的自动质量控制：一种通用的无监督方法。 291-299
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  - conf/miccai/MoradiGGNS16
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迈赫迪·莫拉迪,郭玉凡,亚尼夫·古尔,穆罕默德·内加达尔,Tanveer F.Syeda-Mahmood公司:
用于半自动医学图像注释的跨模态神经网络变换。 300-307
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  - conf/miccai/ManivannanCBT16
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西亚马兰·马尼瓦南,卡罗琳·科布,斯蒂芬·伯吉斯,伊曼纽尔·特鲁科:
用于多实例学习的子类别分类器及其在视网膜神经纤维层可见性分类中的应用。 308-316
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  - conf/miccai/PusiolEHFMF16
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Guido Pusiol公司,安德烈·埃斯特瓦,斯科特·S·霍尔,迈克尔·C·弗兰克,阿诺德·米尔斯坦,李飞飞:
基于视觉的眼动发育障碍分类。 317-325
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  - conf/miccai/百慕大-Chacon16
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Róger Bermüdez-Chacón,卡洛斯·贝克尔,马修·萨尔兹曼,帕斯卡福阿:
电子显微术中可伸缩的无监督区域适配。 326-334
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何晓旭,尹一龙,玛纳斯·夏尔马,加里·布拉姆,阿什利·梅尔卡多,朔丽:
基于同步超像素表示的神经孔狭窄自动诊断。 335-343
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萨蒂亚南达·卡西亚普,伊佩克·奥古斯,张宏海,桑卡:
使用层次分类器和刚好足够的基于交互学习的膝关节MRI自动分割：来自骨关节炎倡议的数据。 344-351
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王国泰,玛丽亚·祖卢亚加,罗莎琳德·普拉特,迈克尔·阿尔特森,汤姆·多尔,玛丽亚·克鲁斯曼,安娜·L·大卫,一月萧条,汤姆·维考特伦,塞巴斯蒂安·奥斯林:
动态平衡在线随机森林用于交互式手写体分割。 352-360
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塔索斯·帕帕斯蒂亚诺,艾丽卡·达尔·阿梅利娜,维森特·格劳:
用于医学图像分割验证的方向敏感重叠测量。 361-369
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  - conf/miccai/ShokicheBHDR16
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卡洛斯·科雷亚·肖基切,菲利普·鲍曼,鲁斯兰·赫卢什楚克,瓦伦丁·德约诺夫,毛里西奥·雷耶斯:
使用树先验和可缩放稀疏计算对μCT肾脏图像进行高通量肾小球分析。 370-378
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  - conf/miccai/CaldairouBKBB16
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贝诺·特·卡尔代鲁,鲍里斯·伯恩哈特,杰西·库拉加·约斯科维茨,Hosung Kim公司,内达·贝纳斯科尼,安德烈亚·贝纳斯科尼:
一种基于曲面片的海马子场分割方法。 379-387
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  - conf/miccai/NoguesLWRBLSTS16会议
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伊莎贝拉·诺格,勒鲁,王晓松,霍尔格·罗斯,格达斯·贝尔塔修斯,内森·雷,石建波,约汉内斯·谢赫,罗纳德·萨默斯:
基于整体嵌套神经网络和结构优化的CT图像淋巴结簇自动分割。 388-397
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  - conf/miccai/SantosDSS16
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米歇尔·多斯·桑托斯,保拉·R·B·迪尼兹,阿贝尔·G·席尔瓦-菲略,惠灵顿P.dos Santos:
多发性硬化节段替代指标评估定向训练。 398-405
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Lisa Y.W.Tang（丽莎·Y·W·唐）,汤姆·布罗希,刘兴通,Youngjin Yoo（杨金耀）,安东尼·特拉布尔塞,大卫·K·B·李,罗杰·谭:
基于稳健目标定位和联合监督特征提取与预测的脑MRI胼胝体分割。 406-414
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帕特里克·费迪南德·基督,穆罕默德·埃泽尔丁·埃尔沙尔,弗洛里安·埃特林格,苏尼尔·塔塔瓦蒂,马克·比克尔,帕特里克·比利奇,马库斯·雷姆普勒,马可·阿姆布鲁斯特,费利克斯·霍夫曼,梅尔文·达纳斯塔西,威兰德·H·索默,赛义德·艾哈迈德·艾哈默迪,比约恩·H·门泽:
基于级联全卷积神经网络和三维条件随机场的CT肝脏和病变自动分割。 415-423
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奥祖甘切克,艾哈迈德·阿卜杜勒卡迪尔,Soeren S.连坎普,托马斯·布罗克斯,奥拉夫·隆尼伯格:
3D U-Net：从稀疏注释学习密集体积分割。 424-432
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罗伯特·科雷斯,Bostjan Likar公司,弗兰乔·佩努斯,托马斯·弗托维克:
基于模型的三维CNN MR图像椎体分割。 433-441
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蔡金正,勒鲁,张子昭,福永兴,林阳（Lin Yang）,钱寅:
基于卷积神经网络图基决策融合的MRI胰腺分割。 442-450
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霍尔格·R·罗斯,勒鲁,阿马尔·法拉格,安德鲁·桑,罗纳德·萨默斯:
用于胰腺自动分割的整体嵌套网络的空间聚合。 451-459
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艾查·本泰卜,加桑·哈马内赫:
用于组织学腺体分割的拓扑感知完全卷积网络。 460-468
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穆罕默德·哈瓦伊,尼古拉斯·吉扎德,尼古拉斯·查帕多斯,本吉奥:
HeMIS：异模态图像分割。 469-477
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皮姆·莫斯科普斯,杰尔默·M·沃尔特林克,巴斯·H.M.范德维尔登,Kenneth G.A.Gilhuijs,蒂姆·莱纳,Max A.Viergever公司,伊万娜·伊斯古姆:
用于多模式下多任务医学图像分割的深度学习。 478-486
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郝晨,郑叶峰,金铉公园,冯安恒,周少华（音）:
超声图像解剖结构检测和分割的迭代多域正则化深度学习。 487-495
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严旭,杨丽,刘明元,王一培,赖茂德,埃里克·赵昌:
深层多通道侧监督的腺体实例分割。 496-504
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瓦利德·本卡里姆,杰玛派,米盖尔·安杰尔·冈萨雷斯（Miguel Al ngel González Ballester）,杰勒德·桑罗马:
通过判别学习估计标签可信度来增强概率标签融合。 505-512
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四七宝,艾伯特·C·S·钟:
特征敏感标签与随机游走器的融合用于基于图谱的图像分割。 513-520
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杨贺兰,孙健,李惠斌,王立胜（Lisheng Wang）,徐宗本:
用于多目标分割的深度融合网络：应用于心脏MR图像。 521-528
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马莎·沙克里,恩佐·费兰特,斯塔夫罗斯·佐格卡斯,莎拉·利佩,塞缪尔·卡杜里,伊索纳斯·科基诺斯,Nikos Paragios公司:
基于优先注册和共同细分。 529-537
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伊佩克·奥古斯,萨蒂亚南达·卡西亚普,王洪志,保罗·尤什凯维奇,桑卡:
具有形状先验的全局最优标签融合。 538-546
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尼农·布尔戈斯,菲利帕·格雷罗,杰米·麦克莱兰,西蒙·尼尔,大卫·迪尔纳利,南迪塔·德苏扎,乌韦·奥夫克,安捷·克里斯汀·克诺夫,塞巴斯蒂安·奥斯林,M.Jorge Cardoso先生:
仅MRI放射治疗计划的联合分割和CT合成。 547-555
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小田正弘,清水Natsuki Shimizu,肯尼奇·卡拉萨瓦,Yukitaka Nimura村,北坂隆彦,Kazunari Misawa先生,藤原美中,丹尼尔·鲁克特,森喜健（Kensaku Mori）:
胰腺分割中基于回归预测的地图集定位和方向特异性地图集生成。 556-563
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龙协,劳拉·E·M·维斯,Sandhitsu R.Das公司,王洪志,大卫·A·沃尔克,何塞·V·曼琼,保罗·尤什凯维奇:
T1加权核磁共振成像中对内膜和嗅周皮质分段中脑膜的混淆的解释。 564-571
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科斯罗·巴赫拉米,Islem Rekik岛,冯石,姚宗高,沈定刚:
改进3T MR图像分割的7T引导学习框架。 572-580
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夏海庄:
多序列MRI心脏分割的多元混合模型。 581-588
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阿米尔·阿兰萨里,Konstantinos Kamnitsas公司,爱丽丝·戴维森,罗斯蒂斯拉夫·赫勒布尼科夫,马丁·拉奇尔,克里斯蒂娜·马拉马特尼奥,玛丽·A·卢瑟福,约瑟夫·哈伊纳尔,本·格洛克,丹尼尔·鲁克特,伯恩哈德·凯恩斯:
从运动损伤的MRI中快速全自动分割人体胎盘。 589-597
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马蒂亚斯·海因里希,马克西米利安·布伦道夫斯基:
使用Vantage Point Forests和二进制上下文特征的多目标分割。 598-606
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Tomás Sixta公司,鲍里斯·弗拉奇:
基于贝叶斯风险最小化的多目标分割与跟踪。 607-615
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莉娜·迈尔·海因,托比亚斯·罗伊,Janek Gröhl,本·格洛克,塞巴斯蒂安·博登斯特德,基督教股票,埃里克·海姆,迈克尔·戈茨,塞巴斯蒂安·J·威克特,汉内斯·肯戈特,斯蒂芬妮·斯皮德尔,克劳斯·H·迈尔·海因:
基于置信度的大尺度内窥镜图像注释群组算法协作。 616-623
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杨杰（音译）,埃尔莎·D·安吉利尼,帕拉维·巴尔特,埃里克·霍夫曼,科林·O·吴,Bharath A.Venkatesh学院,R.格雷厄姆·巴尔,安德鲁·莱恩:
使用隐马尔可夫测量场模型对心脏CT扫描中的肺气肿进行量化：MESA肺部研究。 624-631
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米特科·维塔,保罗·范迪斯特,Josien P.W.Pluim先生:
剪掉中间人：在组织病理学幻灯片中测量细胞核面积而不进行分割。 632-639
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王盛（Sheng Wang）,姚佳文,郑旭,黄俊洲:
基于加速深卷积神经网络的亚型细胞检测。 640-648
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姚佳文,王盛（Sheng Wang）,朱新良,黄俊洲:
肺癌生存预测的影像生物标记物发现。 649-657
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林阳（Lin Yang）,张一哲,伊恩·高德纳,张思源（Siyuan Zhang）,Danny Z.Chen（丹尼·陈）:
使用完全卷积网络和k端切割对胶质细胞进行三维分割。 658-666
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Bisser Raytchev公司,Masuda先生,Masatoshi Minakawa公司,田中角郎,Kurita先生,Toru Imamura村,铃木正史,Toru Tamaki公司,Kazufumi金田:
使用多元Polya分布模型的随机森林检测iPS细胞的分化与未分化群体。 667-675
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郑旭,黄俊洲:
每秒检测10000个细胞。 676-684
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毛云翔,赵正银:
用于相衬显微镜图像有丝分裂检测的层次卷积神经网络。 685-692

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