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第23届MICCAI 2020：秘鲁利马——第二部分

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安妮·马特尔,Purang Abolmaesumi公司,达内尔·斯托亚诺夫,戴安娜·马特乌斯,玛丽亚·祖卢亚加,S.Kevin Zhou（周凯文）,丹尼尔·拉科西奥,利奥·约斯科维茨:
医疗图像计算和计算机辅助干预——2020年MICCAI第23届国际会议，秘鲁利马，2020年10月4日至8日，会议记录，第二部分。计算机科学课堂讲稿12262,施普林格 2020，国际标准图书编号978-3-030-59712-2

图像重建

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王濮阳,郭鹏飞,陆建华,周锦源,杉杉江,维沙尔·帕特尔:
利用T2加权图像改进酰胺质子转移加权MRI重建。 3-12
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陈东东,迈克·E·戴维斯,穆罕默德·戈尔巴贝:
基于神经近似梯度迭代的MR指纹压缩重建。 13-22
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路易斯·帕尼达,苏马纳-巴苏,阿德里亚娜·罗梅罗,罗伯托·卡兰德拉,米查尔·德罗兹扎尔:
基于强化学习的主动MR k空间采样。 23-33
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萨哈尔·艾哈迈德,叶武,Khoi Minh Huynh公司,Kim-Han Thung先生,林伟丽,沈定刚,佩夫·蒂安·雅普:
使用旋转不变对比度快速校正涡流和磁化率引起的畸变。 34-43
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梅兰妮·盖洛切特,凯伦·坎·特兹坎,恩德·科努科格鲁:
欠采样MR成像的联合重建和偏置场校正。 44-52
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耶尔·巴尔巴斯特,米凯尔·布鲁德福尔斯,米歇拉·阿扎里托,克里斯蒂安·兰伯特,马蒂娜·卡拉汉,约翰·阿什伯恩:
鲁棒多参数映射的联合全变分ESTATICS。 53-63
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Anuroop Sriram公司,朱尔·兹邦塔,塔利·穆雷尔,亚伦·德法齐奥,C.劳伦斯·齐特尼克,纳菲萨·雅库波娃,弗洛里安·诺尔,帕特里夏·约翰逊:
用于MRI加速重建的端到端变分网络。 64-73
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Ivo M.Baltruschat先生,帕特里克·斯瓦尔古尔斯基,弗洛里安·格里泽,米尔科·格罗瑟,勒内·沃纳,托比亚斯·克诺普:
3d-SMRnet：通过深度学习实现MPI系统矩阵恢复的新质量。 74-82
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埃里克·Z·陈,特伦斯·陈,孙善慧:
基于神经ODE的学习优化MRI图像重建。 83-93
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拉斐尔·特鲁菲,乔纳森·拉斐尔·帕蒂诺,加布里埃尔·吉拉德,马可·皮佐拉托,克里斯蒂安·巴里略,Jean-Philippe Thiran女士,伊曼纽尔·卡鲁耶:
微结构敏感广义扩散梯度波形的演化框架。 94-103
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郭鹏飞,王濮阳,周锦源,维沙尔·帕特尔,杉杉江:
使用GAN基于损伤掩模的解剖和分子MR图像同步合成。 104-113
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赫莱内·拉朱斯,汤姆·希尔伯特,克里斯托弗·罗伊,塞巴斯蒂安·托贝尔,普里西尔·德·杜马斯特,余冠威,Jean-Philippe Thiran女士,Jean-Baptiste Ledoux公司,戴维德·皮奇尼,帕特里克·哈格曼,雷托·穆利,托比亚斯·科伯,马蒂亚斯·斯塔伯,路德·范·海斯维克,梅里特谢尔·巴赫·库亚德拉:
超分辨率重建临床快速自旋回波磁共振采集的T2成像。 114-124
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郭伟来,马尼沙·阿加瓦尔,彼得·范齐吉尔,徐丽,杰里米亚斯·苏拉姆:
用于定量敏感性映射的学习近程网络。 125-135
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姚穗,奥努尔·阿法坎,阿里·戈利波尔,西蒙·沃菲尔德:
学习用于空间各向同性MRI超分辨率重建的梯度引导。 136-146
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柳媛媛,魏安林,廖浩富,晶晶路,S.Kevin Zhou（周凯文）:
编码金属掩模投影以减少计算机断层扫描中的金属伪影。 147-157
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冯成,陈勇,宗晓鹏,林伟丽,沈定刚,佩夫·蒂安·雅普:
通过图卷积网络加速高分辨率三维MR指纹识别。 158-166
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郭一峰,王成佳,张荷叶,广阳:
深度关注Wasserstein生成性对抗网络用于MRI重建，具有递归上下文意识。 167-177
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凯旋,孙善辉,钟雪,钱旺（Qian Wang）,舒廖:
使用累进权重修剪学习MRI k空间子采样模式。 178-187
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燕阳,Na Wang（王娜）,杨贺兰,孙健,徐宗本:
模型驱动的深度注意网络用于交叉对照MR图像引导的超快速压缩传感MRI。 188-198
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菲利普·罗斯,夏忠,安妮特·伯霍尔德,亚历山大·普鲁赫斯,克里斯托弗·西本,伊丽莎白·霍普,诺伯特·斯特罗贝尔,马库斯·科瓦希克,丽贝卡·法里格,安德烈亚斯·迈尔:
使用多任务学习同时估计X射线背散射和前向散射。 199-208

预测和诊断

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杨建成,陈佳军,邝凯铭（Kaiming Kuang）,林天成,何俊君,倪冰冰:
MIA-预后：预测治疗反应的深度学习框架。 211-220
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  - conf/miccai/周FZZLSS20
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陶周,华珠福,于章,张长清,仙开路,沈建兵,凌绍:
M（M）²Net：用于脑肿瘤患者总体生存时间预测的多模式多通道网络。 221-231
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奥利弗·陶布曼,李景鹏,费利克斯·登津格,伊娃·艾本伯格,费利克斯·C·米勒,Mathias W.Brejnebol博士,安德列亚斯·麦耶:
计算机断层扫描中腹腔内自由空气的自动检测。 232-241
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  - conf/miccai/DuanmuHBLRKWD20
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弘毅端木,宝琳·博宁·黄,斯里尼迪·布拉马瓦尔,斯蒂芬妮·林,托马斯·伦,Jun Kong（香港）,王福生,蒂姆·Q·邓:
综合影像学、分子生物学和人口学数据的深度学习预测乳腺癌新辅助化疗的病理完全反应。 242-252
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约翰娜·尤托夫,萨默·阿拉贝德,安德鲁·斯威夫特,海平路:
利用心脏和周围组织进行肺动脉高压预后的测地平滑张量特征。 253-262
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程元,玉津堂,大红钱:
使用堆叠不对称卷积的蛋白质组数据预测卵巢癌。 263-271
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姚佳文,于实,勒鲁,景晓,张玲（Ling Zhang）:
深度预后：对比增强CT成像术前预测胰腺癌生存率和手术切缘。 272-282
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  - conf/miccai/DmitrievK20
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康斯坦丁·德米特里夫,阿里·考夫曼:
腹部CT整体分析预测胰腺病变发育不良程度。 283-293
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  - conf/miccai/DingLLZLZ20
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可欣定,乔柳（音译）,李果正,穆周,阿东路,张绍廷:
利用结肠癌组织病理学图像进行基因突变预测的特征增强图网络。 294-304
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  - conf/miccai/IsmailCBVBBAPSA20
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马尔瓦·伊斯梅尔,拉蒙·科雷亚,考斯塔夫贝拉,Ruchika Verma公司,安娜斯·赛义德·巴马什莫斯,尼哈·G·贝格,雅各布·安图内斯,普拉蒂克·普拉桑纳,Volodymyr Statsevych公司,曼梅特·阿卢瓦利亚,帕拉维·蒂瓦里:
空间和上下文感知（SpACe）“虚拟活检”放射基因组图，以结构MRI上的肿瘤突变状态为目标。 305-314
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  - conf/miccai/BhattacharyaSSS20
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英德拉尼·巴塔查里亚,阿伦·西塔拉曼,魏绍,雷瓦·索德,克里斯蒂安·昆德,理查德·E·范,西蒙·约翰·克里斯托夫·索伦森,杰弗里·B·王,佩杰曼·加努尼,尼古拉·特斯洛维奇,詹姆斯·布鲁克斯,杰弗里·桑恩,米拉贝拉·鲁苏:
CorrSigNet：从放射学和病理学图像中学习相关前列腺癌特征以改进计算机辅助诊断。 315-325
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  - conf/miccai/NguyenPKMWHCDM20会议
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Son Nguyen先生,多根·波拉特,帕尼兹·卡巴西,丹尼尔·莫瑟,王力强,基思·赫尔西,穆拉特·坎·乔巴诺格鲁,巴斯克·E·多根,阿尔伯特·蒙蒂略:
使用4D CNN从原发性乳腺肿瘤的临床DCE MRI预测术前淋巴结转移。 326-334
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  - conf/miccai/WuJDKHZL20
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吴俊彦,郝江,丁晓伟,阿努代普·孔达,金汉,杨章,钱丽:
利用图卷积网络学习皮肤病的共现监测鉴别诊断。 335-344

跨域方法与重建

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绝江,Harini Veeraraghavan公司:
用于无监督多域MRI腹部器官分割的统一交叉模式特征去纠缠器。 347-358
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约翰内斯·霍夫曼宁格,马蒂亚斯·佩科尼格,詹姆斯·布林克,奥列格·S·皮亚尼克,克里斯蒂安·赫罗德,乔治·兰斯:
动态记忆缓解持续学习环境中的灾难性遗忘。 359-368
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  - conf/miccai/DinsdaleJN20
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尼古拉·丁斯代尔,马克·詹金森,Ana I.L.Namburete女士:
消除MRI协调的扫描仪偏差。 369-378
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朱英英,优宝堂,玉星堂,丹尼尔·埃尔顿,Sungwon Lee公司,佩里·皮克哈特,罗纳德·萨默斯:
基于共享潜在高斯混合模型的跨域医学图像翻译。 379-389
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  - conf/miccai/MatzkinNSKNDSGF20
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弗朗科·马茨金,弗吉尼亚·F·J·纽科姆,史雯珊,阿内什·赫塔尼,汤姆·纽曼,理查德·迪格比,安德鲁·史蒂文,本·格洛克,恩佐·费兰特:
颅脑CT图像中的自我监督颅骨重建及减压颅骨切除术。 390-399
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袁亮,渭南宋,杨佳伟,梁秋,王坤（Kun Wang）,何磊（Lei He）:
X2牙齿：从单个全景射线照片中重建3D牙齿。 400-409
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詹姆·蒂尔尼,亚当·卢契斯,克里斯托弗·汗,布雷特·拜伦,马修·伯杰:
超声波束形成领域适配。 410-420
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奥斯瓦尔·尼茨基,Sayan Nag公司,克里斯·麦金托什,王波（Bo Wang）:
CDF-Net：用于加速MRI重建的跨域融合网络。 421-430

域适应

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熊建浩,安德烈·王赫,孟复,胡新跃,张一凡,刘从新,赵欣（音译）,宗元阁:
通过增强的局部颜色变换改进未知域的泛化。 433-443
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张俊义,彭湾,张道强:
利用静止状态fMRI进行基于运输的联合分布比对以诊断多部位自闭症谱系障碍。 444-453
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李浩阳,周觉雄,一周,陈杰（音译）,冯高,徐莹,新高:
全景摄影中牙周炎诊断的自动和可解释模型。 454-463
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大路杨,杨叶慧,黄田田,吴炳红,王磊（Lei Wang）,徐燕武:
基于残留CycleGAN的摄像机自适应用于稳健的糖尿病视网膜病变筛查。 464-474
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刘全德,七斗,彭安恒:
将前列腺MRI分割推广到未知领域的Shape-Aware元学习。 475-485
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西莉亚·马丁·比卡里奥,弗洛里安·科登,费利克斯·登津格,马库斯·韦滕,萨里娜·托马斯,丽莎·考什,乔森·弗兰克,霍尔格·凯尔,安德列亚斯·麦耶,霍尔格·昆泽:
骨科术中平板探测器CT容积的自动平面调整。 486-495
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王伯敏（Bomin Wang）,刘志,李玉军,肖晓燕,张冉冉,曹延坤,崔丽珍,张鹏飞:
神经发育障碍诊断的无监督图域适应。 496-505
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马扬克·帕特瓦里,拉尔夫·古加尔,Rainer Raupach公司,安德列亚斯·麦耶:
JBFnet-通过可训练联合双边滤波进行低剂量CT去噪。 506-515
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谢新鹏,陈嘉伟,李月香,沈林林,马凯（Kai Ma）,郑业峰:
医疗保险²GAN：利用相互信息约束进行医学图像域自适应的生成对抗网络。 516-525

机器学习应用程序

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Geeticka Chauhan先生,廖瑞志,威廉·M·威尔斯三世,雅各布·安德烈亚斯,王欣（Xin Wang）,赛斯·J·伯克维茨,史蒂文·霍恩,彼得·索洛维茨,波琳娜·戈兰:
用于肺水肿评估的胸部X线照片和放射学报告的联合建模。 529-539
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亨德里克·伯文克尔,霍尔格·马茨,斯特凡·索尔,克里斯托夫·豪格,Ayse Mine Evren公司,尼诺·赫恩斯查尔,奥利弗·芬德尔,纳西尔·纳瓦布,赛义德·艾哈迈德·艾哈默迪:
无监督体育训练的领域特定损失设计：医学ML解决方案建模的新方法。 540-550
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Shashank Subramanian阶,克劳迪斯·谢菲勒（Klaudius Scheufele）,纳文·希姆塔尼,比洛斯:
具有质量效应的生物物理脑肿瘤生长模型的多图谱校准。 551-560
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Tanveer F.Syeda-Mahmood公司,Ken C.L.Wong（肯·C·L·王）,亚尼夫·古尔,乔伊·T·吴,阿什图什·贾达夫,萨蒂亚南达·卡西亚普,Alexandros Karargyris公司,安努普·皮莱,阿尔琼·夏尔马,阿里·本·赛义德,奥雷斯特·博伊科,迈赫迪·莫拉迪:
通过细粒度标签学习生成胸部X光报告。 561-571
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杰罗姆·维瓦尔,卡米利亚·穆拉凯娃,安德烈亚斯·兹韦格尔,纳西尔·纳瓦布,赛义德·艾哈迈德·艾哈默迪:
通过测试时的低成本特征获取提供围诊断决策支持。 572-581
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穆罕默德·马赫迪·卡齐米·埃斯菲,Christina Luong（克里斯蒂娜·朗）,德拉兰·贝纳米,特蕾莎·曾,Purang Abolmaesumi公司:
深度贝叶斯视频分析框架：对射血分数进行更稳健的估计。 582-590
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龚丽君,马凯（Kai Ma）,郑业峰:
用于普通2D医学图像分类的干扰器-软件神经元内在学习。 591-601
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塔罗·朗纳,罗宾·斯特兰德,哈坎·阿尔斯特伦,乔尔·库尔伯格:
英国Biobank Body MRI上基于神经网络的肝脂肪大范围推断。 602-611
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宋卞,徐晓伟,魏文江,石一宇,佐藤隆志:
BUNET：基于安全UNET的医学图像盲分割。 612-622
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魏红荣,亨曹,曹一琴,周永进,吴凤雪,董妮,朔丽:
基于外观和形状协同学习的超声心动图时间一致性分割。 623-632
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亨德里克·伯文克尔,马蒂亚斯·凯彻,大卫·巴尼·哈鲁尼,托比亚斯·泽尔纳,Florian Eyer公司,纳西尔·纳瓦布,赛义德·艾哈迈德·艾哈默迪:
基于图卷积网络的醉酒预测决策支持。 633-642
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卢卡·科斯莫,安妮斯·卡齐,赛义德·艾哈迈德·艾哈默迪,纳西尔·纳瓦布,迈克尔·布朗斯坦:
疾病预测的潜在图形学习。 643-653

生成性对抗网络

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王楚然,张凡东,Yizhou余,王一洲:
BR-GAN：乳房X光片分类的双边残差生成对抗网络。 657-666
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马玉辉,刘永怀,Jun Cheng先生,郑亚林,莫特扎·加赫勒马尼,陈洪翰,姜柳,赵益田:
用于医学图像增强的循环结构和光照约束GAN。 667-677
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刘云碧,刘明霞,玉华溪,耿耿琴,沈定刚,魏阳:
通过骨边引导的GAN从胸部X线照片生成双能量差分软问题图像。 678-687
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胡昌欣,阿尔文·伊萨尼,徐子悦,斯威塔·曼达瓦,莎拉·图鲁维凯尔·斯列尼瓦斯（Sharath Turuvekere Sreenivas）,克里斯托弗·福斯特,Jiook查:
GANDALF：基于MRI的阿尔茨海默病诊断的具有识别器自适应损失微调的生成对抗网络。 688-697
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Shengye Hu公司,沈燕燕（Yanyan Shen）,王树强,白银雷:
脑MR到PET的双向生成对抗网络合成。 698-707
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Melih发动机,罗宾·兰格,安德拉斯·奈姆斯,萨达夫·莫纳杰米,米拉德·穆罕默德扎德,金刚高,田明图,本杰明·Y.Q.Tan,普拉卡什·帕利瓦尔,伦纳德·L·L·杨,维杰·沙尔马:
AGAN：解剖学校正器条件生成对抗性网络。 708-717
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克里斯托夫·鲍尔,罗伯特·格拉夫,Benedikt Wiestler公司,沙迪·阿尔巴奎尼,纳西尔·纳瓦布:
隐写术：抑制CycleGAN隐写术在脑MRI无监督异常检测中的应用。 718-727
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Toan Duc Bui公司,Manh Nguyen先生,阮乐,Khoa Luu公司:
用于非配对多对比度MRI图像到图像转换的基于流的变形引导。 728-737
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里卡多·比戈林·兰弗雷迪,乔伊斯·施罗德,克莱门·瓦切特,托尔加·塔斯迪赞:
使用对侧变形场解释医学图像的疾病证据。 738-748
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克林顿·J·王,娜塔莉亚·罗斯特,波琳娜·戈兰:
用于高保真医学图像到图像转换的空间强度变换GAN。 749-759
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刘建飞,乔安娜·李,刘涛,约翰尼·谭:
使用分层CycleGAN的分级图像生成。 760-769
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郭晶辉,阿里·埃尔森,杨高,于林,拉蒂弗·汗,梅汀·亚武兹:
基于注意机制的条件GAN预测足底剪应力分布。 770-780

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