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2019年第22届MICCAI：中国深圳

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沈定刚,刘天明,特里·彼得斯,劳伦斯·H·斯塔布,卡罗琳·埃塞特,肖恩·周,佩夫·蒂安·雅普,阿里·R·汗:
医学图像计算和计算机辅助干预——2019年MICCAI第22届国际会议，中国深圳，2019年10月13日至17日，会议记录，第四部分。计算机科学课堂讲稿11767,施普林格 2019，国际标准图书编号978-3-030-32250-2

形状（包括神经影像形状）

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菲利普·恩斯特,乔治·希尔,克里斯汀·汉森,克劳斯·特恩尼斯,马可·拉克:
基于CNN的大样本全身MRI图像脊柱形状和曲率统计评估框架。 3-11
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潘素,赵益田,陈天华,谢建阳,赵一凡,洪琪,郑亚林,姜柳:
利用可靠性引导聚合法评估曲线结构的弯曲度。 12-20
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费利克斯·安贝伦,斯特凡·扎丘,克里斯托夫·冯·提科维奇:
统计形状建模的表面理论方法。 21-29
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周晓云,王兆阳（音）,李培超,郑建清,杨光中:
从单个2D图像到3D点云的一阶段形状实例化。 30-38
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  - conf/miccai/AbulnagaTBGSG19
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Mazdak Abulnaga说,埃斯拉·阿巴奇·特克,米哈伊尔·贝斯穆尔塞夫,帕特里夏·埃伦·格兰特,贾斯汀·所罗门,波琳娜·戈兰:
通过体积参数化进行胎盘压扁。 39-47
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Shih-Gu Huang先生,伊利乌·吕,安琪秋,穆克忠（Moo K.Chung）:
流形中热扩散的快速多项式逼近。 48-56
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宋明洪,詹姆斯·菲什鲍,杰森·沃尔夫,马丁·斯特纳,吉多·格里格:
解剖形状和协变量时间轨迹纵向分析的分层多测地模型。 57-65
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维亚尼·德巴维拉雷,亚历山大·波恩,斯坦利·德勒曼,圣埃芬妮·阿拉索尼埃:
使用分离或分支轨迹的混合对纵向形状数据集进行聚类。 66-74
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拓章,小李,林昭（Lin Zhao）,黄颖（音）,何志斌,雷郭（Lei Guo）,刘天明:
大脑皮层回转铰链的成组图形匹配。 75-83
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黄颖（音）,何志斌,雷郭（Lei Guo）,刘天明,拓章:
皮层标志的多视图图形匹配。 84-92
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  - conf/miccai/EggerSDNRG19
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伯恩哈德·艾格,马库斯·D·席尔默,弗洛里安·杜博斯特,马尔科·纳丁,娜塔莉亚·罗斯特,波琳娜·戈兰:
患者特异性条件关节模型的形状、图像特征和临床指标。 93-101
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克里斯汀·坎贝尔,杰弗里·安德森,托马斯·弗莱彻:
基于表面的皮层区域空间金字塔匹配用于认知性能分析。 102-110

预测

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  - conf/miccai/0005WHCHZ019
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魏绍,王同心,Zhi Huang公司,Jun Cheng先生,知汉,张道强,黄坤（Kun Huang）:
诊断导向的多模式特征选择预测肺鳞癌预后。 113-121
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安妮斯·卡齐,沙扬·谢卡福鲁什,S.阿文德·克里希纳,亨德里克·伯文克尔,杰罗姆·维瓦尔,Benedikt Wiestler公司,卡斯滕·科图姆,赛义德·艾哈迈德·艾哈默迪,沙迪·阿尔巴奎尼,纳西尔·纳瓦布:
基于图卷积的个性化疾病预测注意模型。 122-130
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雷海军（Haijun Lei）,赵玉佳,白银雷:
通过多任务低库特征学习预测神经退行性疾病的早期阶段。 131-139
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吕建路,萨阿德·埃尔贝莱迪,劳伦·佐伊·贝克,王华（Hua Wang）,亨黄（Heng Huang）,李深:
通过全球一致成像生物标记物对进展的丰富，改进了对认知结果的预测。 140-148
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胡丹（Dan Hu）,韩章（Han Zhang）,吴正旺,林伟丽,李刚（音译）,沈定刚:
基于神经影像的婴儿年龄预测的深度颗粒特征标签分布学习。 149-157
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  - conf/miccai/LianL0S19
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连春凤,刘明霞,李旺,沈定刚:
基于多任务弱监督注意网络的脑MRI端到端痴呆状态预测。 158-167
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Wonsik Jung女士,艾哈迈德·维斯努·穆利亚迪,Heung-Il Suk公司:
AD进展插补、预测和预测的统一建模。 168-176
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余延南（Yannan Yu）,巴尔加夫·帕西,威廉·斯皮尔,科里·W·阿诺德,闵楼,法比安·斯卡佐:
LSTM网络预测急性卒中出血性转化。 177-185
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  - conf/miccai/0002TZFSS019
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陶周,Kim-Han Thung先生,于章,华珠福,沈建兵,沈定刚,凌绍:
用于MCI转换预测的模式间依赖诱导数据恢复。 186-195
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  - conf/miccai/NorgaardOSFSSG19
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马丁·诺加德,Brice Ozenne公司,克劳斯·斯瓦雷尔,Vibe G.Frokjaer公司,马丁·沙恩,斯蒂芬·斯特罗瑟,梅兰妮·甘兹:
预处理、预测和意义：脑成像的框架和应用。 196-204
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苏马纳-巴苏,康拉德·瓦格斯蒂尔,Azar Zandifar公司,D.路易斯·柯林斯,阿德里亚娜·罗梅罗,Doina Precup公司:
使用变异自编码基因早期预测阿尔茨海默病进展。 205-213
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张延福,梁战,蔡伟东,保罗·汤普森,亨黄（Heng Huang）:
集成异构脑网络预测脑疾病状况。 214-222

检测和定位

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  - conf/miccai/GillCBB19
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Ravnoor S.Gill公司,贝诺·特·卡尔代鲁,内达·贝纳斯科尼,安德烈亚·贝纳斯科尼:
使用贝叶斯神经网络对致痫性脑畸形进行不确定性信息检测。 225-233
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  - conf/miccai/WijnenDYINAVB19
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金伯利·M·H·范·维恩,弗洛里安·杜博斯特,皮纳尔·伊尔马兹,穆罕默德·阿尔凡·伊克拉姆,维罗·尼森,Hieab Adams先生,梅克·韦努伊,玛琳·德·布吕恩:
用神经网络回归基于强度的距离来自动检测病变。 234-242
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  - conf/miccai/周WWPF19
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周明松,王兴策,吴忠科,何塞·M·波佐,亚历杭德罗·弗兰基:
基于集成深度学习的三维血管网模型颅内动脉瘤检测。 243-252
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  - conf/miccai/克雷利JJV19
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杰夫·克雷利,艾米丽·约翰逊,克里斯托夫·朱尼,阿尔卡纳·文卡塔拉曼:
使用切换马尔可夫模型和卷积神经网络的自动无创癫痫检测和定位。 253-261
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  - conf/miccai/VlontzosAKRK19会议
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阿萨纳西奥斯·弗隆佐斯（Athanasios Vlontzos）,阿米尔·阿兰萨里,Konstantinos Kamnitsas公司,丹尼尔·鲁克特,伯恩哈德·凯恩斯:
使用多代理强化学习的多个地标检测。 262-270
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  - conf/miccai/DengTFWZ19
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李希登,盛唐,华珠福,Bin Wang（王斌）,张永东:
4D DCE-MRI图像中的时空乳腺肿块检测网络（MD-Net）。 271-279
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  - conf/miccai/LinSWLLC019
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Yi Lin（译林）,苏建超,王翔（音）,向丽,刘金根,Kwang-Ting Cheng（光鼎诚）,辛阳:
使用端到端卷积神经网络从CTPA图像自动检测肺栓塞。 280-288
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  - conf/miccai/ZimmererIPKM19
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大卫·齐默勒,费比安·伊森西,延斯·彼得森,西蒙·科尔,克劳斯·H·迈尔-海因:
使用变分自动编码器的无监督异常定位。 289-297
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  - conf/miccai/ShindeCSI19会议
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苏美特闪耀,Tanay Chougule公司,吉本赛尼,Madhura Ingalhalikar女士:
HR-CAM：在CNN中使用多级学习精确定位病理学。 298-306
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  - conf/miccai/LiXSXWHZZZXS19
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李庆峰,Xiaodan小丹,孙莹（音）,Bin Xiao先生,郝伟,全获,张敏清,周向肖恩,詹一强,钟雪,冯石:
用于关节病理定位和MCI进展预测的新型迭代注意力聚焦策略。 307-315
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  - conf/miccai/ZhaoWCL19
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沈照,西武,陈波（Bo Chen）,朔丽:
基于层次自校准检测框架的任意脊柱MRI图像中的脊椎自动识别。 316-325

机器学习

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  - conf/miccai/Marquez-NielaS19
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巴勃罗·马尔克斯-尼拉,拉斐尔·斯兹尼特曼:
医疗系统的图像数据验证。 329-337
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  - conf/miccai/AlsharidSDCPN19
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穆罕默德·阿尔沙里德,哈尔西塔·夏尔马,Lior Drukker公司,皮埃尔·查特兰,阿里斯·帕帕乔尔基奥,J.艾莉森·诺布尔:
自动为超声图像添加字幕。 338-346
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哈里哈兰·拉维桑卡,拉胡尔·文卡塔拉马尼,萨哈雷什·阿纳曼德拉,普拉萨德·苏哈卡,帕万·阿南吉:
功能变形金刚：医学影像的隐私保护终身学习者。 347-355
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  - conf/miccai/Eaton-RosenVOC19
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扎克·伊顿-罗森,托马斯·瓦尔萨夫斯基,塞巴斯蒂安·奥斯林,豪尔赫·卡多佐:
简单到1、2…4？医学成像任务计数的不确定性。 356-364
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克里斯·尹,加桑·哈马内赫,拉菲夫·加比:
存在数据偏差和领域类不平衡的广义特征学习及其在皮肤病变分类中的应用。 365-373
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费利克斯·J·S·布拉格曼,柳塔罗·塔诺,塞巴斯蒂安·奥斯林,丹尼尔·亚历山大,豪尔赫·卡多佐:
学习医学成像中的特定任务和共享表示。 374-383
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  - conf/miccai/周SSFTGL19
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周宗伟,梵蒂冈索达,Mahfuzur Rahman Siddiquee先生,瑞宾·冯,尼玛·塔伊巴赫什,迈克尔·戈特韦,梁建明:
模型成因：三维医学图像分析的通用自学模型。 384-393
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阿里吉特·帕特拉,蔡一凡,皮埃尔·查特兰,哈尔西塔·夏尔马,Lior Drukker公司,阿里斯·帕帕乔尔基奥,J.艾莉森·诺布尔:
超声成像仪凝视辅助蒸馏的高效超声图像分析模型。 394-402
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  - conf/miccai/XuZTZGYGA19
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徐俊申,张莫林（Molin Zhang）,埃斯拉·阿巴奇·特克,张磊,帕特里夏·埃伦·格兰特,奎莹,波琳娜·戈兰,Elfar Adalsteinson公司:
三维卷积神经网络在容积MRI中的胎儿姿势估计。 403-410
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  - conf/miccai/BlumbergPKTTA19
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斯特凡诺·布隆伯格,马可·帕隆博,Can Son Khoo公司,Chantal M.W.税,柳塔罗·塔诺,丹尼尔·亚历山大:
用于数据协调的多阶段预测网络。 411-419
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  - conf/miccai/庄LHMYZ19
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辛瑞庄,李月香,胡一凡,马凯（Kai Ma）,杨宇九,郑叶峰:
通过玩魔方实现三维医学图像的自我监督特征学习。 420-428
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  - conf/miccai/PomboGVAN19
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吉尔赫梅·蓬博,罗伯特·格雷,托马斯·瓦尔萨夫斯基,约翰·阿什伯恩,帕拉什凯夫·纳切夫:
贝叶斯体积自回归生成模型用于更好的半监督学习。 429-437
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弗洛里安·杜博斯特,格尔达·博尔佐娃,Hieab Adams先生,穆罕默德·阿尔凡·伊克拉姆,维罗·尼森,梅克·韦努伊,玛琳·德·布吕恩:
Hydranet：回归神经网络的数据增强。 438-446
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雷杜,刘芳（音）,刘克飞,姚晓辉,香农·L·里萨赫,韩俊伟,雷郭（Lei Guo）,安德鲁·赛金,李深:
多模态脑成像遗传学的肮脏多任务学习方法。 447-455
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朱晓峰,沈定刚:
健壮且可辨别的脑基因组关联研究。 456-464
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阿拉·贝萨多克,穆罕默德·阿里·马霍布,Islem Rekik岛:
从基线图预测同构脑图的对称对偶连接组域比对。 465-474
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赵芬强,吴正旺,李旺,林伟丽,夏顺仁,沈定刚,李刚（音译）:
使用表面到表面循环一致的对抗性网络来协调婴儿皮层厚度。 475-483
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克里斯蒂安·瓦辛格,本杰明·古铁雷斯-贝克尔,安娜·里克曼,塞巴斯蒂安·佩尔斯特尔:
用因果推断量化神经成像数据集中的混淆偏差。 484-492

计算机辅助诊断

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克里斯托夫·哈伯格,迈克尔·鲍姆加特纳,丹尼尔·特鲁恩,米尔贾姆·布罗克曼,汉娜·施耐德,西蒙·施拉丁,克里斯蒂安·库尔,多里特·梅尔霍夫:
多尺度课程CNN，用于乳腺MRI恶性肿瘤分类。 495-503
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卢阳罗,郝晨,西王,七斗,林黄晶,周娟（Juan Zhou）,李公杰,冯安恒:
乳腺MRI肿瘤分析中的深角嵌入和特征相关性注意事项。 504-512
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徐朝熙,朱向佳,何文文,易璐,西溪河,宗江上,吴军,张科科,张英磊,仙芳荣,赵振南,雷才,大勇鼎,李西荣:
全面深入学习基于裂隙灯照片的核白内障分级。 513-521
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Binh D.Nguyen先生,Thanh-Toan道,Binh X.Nguyen先生,Tuong Do公司,Erman Tjiputra公司,Quang D.Tran公司:
克服医学可视化问答中的数据限制。 522-530
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李少华,刘勇（音）,隋秀超,程晨,加布里埃尔·蒂奥,丹尼尔·舒伟婷,Rick Siow Mong Goh先生:
用于医学图像分类的多实例多尺度CNN。 531-539
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马丁·霍尔姆·詹森,丹·里希特·约根森,罗卢卡·贾拉博伊,Mads艾勒·汉森,马丁·亚斯特鲁普·奥尔森:
利用区间一致性改进卷积神经网络的不确定性估计。 540-548
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穆罕默德·阿克鲁特,阿米尔·马苏德·法拉曼德,托里·贾曼,拉蒂夫·阿比德:
使用强化学习训练的视觉症状检查器改进皮肤状况分类。 549-557
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杨文凯,赵娟娟,阎强,杨晓堂,董云云,钱钱杜,郭华诗,穆罕默德·比拉尔·齐亚:
DScGANS：整合领域知识训练双路径半监督条件生成对抗网络和S3VM，用于超声检查甲状腺结节分类。 558-566
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汉秋居,万维健,小平岑,王光毅（Guangyi Wang）,吴洲:
相似导向生成对抗网络和自适应转移学习在肝细胞癌恶性特征描述中的应用。 567-574
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陈建安,劳伦特·米洛特,海伦·M·C·张,安妮·马特尔:
使用自动编码器和高斯混合模型对定量成像表型进行无监督聚类。 575-582
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刘航帆,李洪明,李月梦,石寅,帕梅拉·波伊梅尔,詹姆斯·贾诺鲍尔·奈勒,郝玉忠,英肖,埃德加·本·约瑟夫,Yong Fan（范勇）:
用于癌症预后的基于自适应稀疏正则化的协作聚类。 583-592
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费利克斯·登津格,迈克尔·韦尔斯,Nishant Ravikumar公司,凯萨琳娜·布里尼格,安妮卡·雷德尔舍夫,约阿希姆·埃克特,迈克尔·苏林,阿克塞尔·施默蒙德,安德列亚斯·麦耶:
利用深度学习和放射学从CCTA扫描中确定冠状动脉斑块特征。 593-601
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杰弗里·埃本,纳撒尼尔·布拉曼,阿南特·马达布希:
通过面向空间的神经网络和纹理集成（RESONATE）进行响应估计。 602-610
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雅各布·安图内斯,周平伟,查伦斯·阿尔瓦雷斯-希门尼斯,埃德瓦尔多·罗梅罗,马尔瓦·伊斯梅尔,阿南特·马达布希,帕拉维·蒂瓦里,萨蒂什·维斯瓦纳特:
结构直肠Atlas变形（StRAD）特征用于表征MRI上的球内和球周放化疗反应。 611-619
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志诚角,蒲黄,泰尤金,李明旭,叶武,韩章（Han Zhang）,沈定刚:
轻度认知障碍诊断的动态路由胶囊网络。 620-628
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陶周,刘明霞,华珠福,王军（Jun Wang）,沈建兵,凌绍,沈定刚:
用于痴呆症自动诊断的深度多模式潜在表征学习。 629-638
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Xiaodan小丹,李庆峰,郝伟,张敏清,詹一强,周向肖恩,钟雪,冯石:
用于早期MCI诊断的带有辅助任务训练的动态谱图卷积网络。 639-646
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萨扬·戈萨,Qiang Chen（陈强）,亚伦·L·戈德曼,威廉·乌尔里奇,凯伦·费斯·伯曼,丹尼尔·R·温伯格,文卡塔·S·马泰,阿尔卡纳·文卡塔拉曼:
在耦合的低维框架中架起成像、遗传学和诊断的桥梁。 647-655
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詹姆斯·克拉夫,伊尔凯·库兹,埃斯特·普约尔·安顿,布拉姆·鲁伊森克,安德鲁·普·金,朱莉娅·施纳贝尔:
心脏MRI分类的全局和局部可解释性。 656-664
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卡罗尔·苏德雷,比阿特丽斯·戈麦斯·安森,西尔维娅·英加拉,克里斯·D·莱恩,丹尼尔·希梅内兹,卢卡斯·海德尔,托马斯·瓦尔萨夫斯基,柳塔罗·塔诺,洛娜史密斯,塞巴斯蒂安·奥斯林,汉斯·罗尔夫·贾格尔,豪尔赫·卡多佐:
让我们同意还是不同意：学习高度争议的多评分员标签。 665-673
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李惠青（Hyekyoung Lee）,穆克忠（Moo K.Chung）,康慧琴（Hyejin Kang）,Choi洪耀,Seunggyun Ha先生,Youngmin哼,金恩庆（Eunkyung Kim）,李东洙:
基于Hodge-Laplacian的脑网络群水平空穴结构的协同识别。 674-682
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塞缪尔·巴德,辛克莱,比什什·卡纳尔,杰奎琳·马修,大卫·劳埃德,阿尔贝托·戈麦斯,尼古拉斯·图桑,艾玛·C·罗宾逊,伯恩哈德·凯恩斯:
超声仪实时反馈测量自信的头围。 683-691

图像重建与合成

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伊尔凯·库兹,詹姆斯·克拉夫,布拉姆·鲁伊森克,埃斯特·普约尔·安顿,奥雷连·布斯廷,加斯托·克鲁斯,克劳迪娅·普列托,丹尼尔·鲁克特,安德鲁·普·金,朱莉娅·施纳贝尔:
从k空间重建心脏MRI运动伪影的检测和校正。 695-703
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加文·西古拉姆,乔·施莱珀,陈琴,安东尼·普来斯,约瑟夫·哈伊纳尔,丹尼尔·鲁克特:
利用运动进行极欠采样动态MRI的深度学习重建。 704-712
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段锦明,乔·施莱珀,陈琴,欧阳成,白文嘉,卡洛·比菲,加利布·贝洛,本·斯坦顿,德克兰·P·奥里根,丹尼尔·鲁克特:
VS-Net：用于加速并行MRI重建的可变分裂网络。 713-722
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路遥石,约翰·奥诺弗里,Enette Mae Revilla公司,Toyonaga先生,大卫·梅纳德,约瑟夫·安卡拉,理查德·卡尔森,刘驰（Chi Liu）,一环路:
利用深度学习生成PET衰减图的新损失函数结合成像采集物理。 723-731
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南盟,严阳,徐宗本,孙健:
并行MR成像中联合图像和灵敏度估计的先验学习网络。 732-740
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  - conf/miccai/WuGKLL19
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杜凡·吴,匡公,Kyung Sang Kim（金庆生）,向丽,李全正:
一致性神经网络用于仅使用噪声训练样本的医学图像去噪。 741-749
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田霞,Agisilaos Chartsias公司,沙法塔利斯（Sotirios A.Tsaftaris）:
一致的大脑老化合成。 750-758
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  - conf/miccai/曾Z19a
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曾国栋,郑国燕:
使用未成对数据进行深层MR-CT合成的混合生成对抗网络。 759-767
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魏黄,罗明元,西刘,张鹏（音译）,丁慧君,董妮:
通过局部协调的WGAN-GP集成合成动脉自旋标记图像。 768-776
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张天阳,华珠福,赵益田,Jun Cheng先生,郭梦洁,Zaiwang Gu先生,杨冰（Bing Yang）,小玉亭,盛华高,姜柳:
SkrGAN：用于医学图像合成的无条件生成对抗网络的草图绘制。 777-785
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  - conf/miccai/QuWYS19
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梁琼区,王帅（Shuai Wang）,佩夫·蒂安·雅普,沈定刚:
基于小波的半监督对抗性学习用于从3T MRI合成真实7T。 786-794
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  - conf/miccai/LiPSKZKWM19会议
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李洪伟,约翰内斯·帕佐德,安杰妮·塞库博伊纳,弗洛里安·科夫勒,印着张建国,简·柯斯克（Jan S.Kirschke）,Benedikt Wiestler公司,比约恩·H·门泽:
DiamondGAN：用于MRI序列合成的统一多模式生成对抗网络。 795-803

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