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Miccai 2023 -NSF -PAR
摘要。便携式和负担得起的视网膜成像设备的快速可访问性使早期的差异诊断更加容易。例如，在偏远村庄中很容易获得颜色底面的成像，这可以帮助鉴定与年龄相关的黄斑变性（AMD），青光眼或病理肌病（PM）等疾病。另一方面，国际空间站的宇航员利用该摄像机来识别空间相关的神经 - 眼综合征（SANS）。更精确的疾病鉴定。此外，由于带宽限制，必须压缩成像数据以在这两个地方之间传输。在整个过程中提出了不同的超分辨率算法。Furthermore，furthermore，witheadeDeventOfFlearning，fiffiendhas AdvancedSomuchthat×2 and×4 CompressemagescanbedeccanbedEcompressedtecompressiontotheir原始形式的原始形式而不会丢失空间信息。在本文中，我们介绍了一种名为Swin-fsr的新颖模型，该模型利用Swin Transformer具有空间和深度的AviseForfundUsimagesumagesuper-resolution.ourarchitectureachieves peaksignal-to-Noise-to-Noise-ratio（psnr）47.89、49.00和45.32 iChallenge-amd，iChallenge-pm，andG1020。在介于Additionally上，对SANS的私人持有数据集的有效性，并与以前的体系结构取得了可比的结果。
MICCAI 2024 计划一览
论文 ID 标题/作者 指定会议 6 时空对比网络用于冠状动脉 CT 血管造影中冠状动脉疾病的数据高效学习 马兴华，邹明业，方欣燕，刘洋，罗恭宁，王伟，王宽泉，邱兆文，高鑫，李硕 海报 5 14 TP-DRSeg：通过显式文本提示辅助 SAM 改善糖尿病视网膜病变病变分割 李文学，熊新宇，夏鹏，鞠烈，葛宗元 海报 4 26 用于外科三联体识别的尾部增强表征学习 桂双春，王振坤 海报 1 40 MH-pFLGB：通过全局旁路模型进行医学图像分析的异构个性化联邦学习 谢璐媛，林曼青，徐晨明，栾天宇，曾志鹏，文俊Chen, Cong Li, Yuejian Fang, Qingni Shen,zhonghai Wu 海报 2 50 FM-ABS：即时基础模型驱动 3D 医学图像分割的主动无监督学习 Zhe Xu, Cheng Chen, Donghuan Lu, Jinghan Sun, Dong Wei, Yefeng Cheng, Quanzheng Li, Raymond Kai-yu Tong 海报 1 53 心脏副驾驶：使用世界模型自动引导超声心动图蒋浩军、孙振国、贾宁、李萌、孙宇、罗沙琪、宋世吉、黄高海报 2 65 拥抱海量医疗数据 周宇成、周宗伟、Alan Yuille 海报 1 67 掩蔽缺失：不完整多模态脑肿瘤分割的任意跨模态特征重建 曾志林、彭泽林、杨小康、沉伟海报 4 73 迈向直肠内超声视频中结直肠癌分割的基准：数据集和模型开发 Yun Cheng Jiang、Yiwen Hu、Zixun 张、Jun Wei、Chun-Mei Feng、Xuemei Tang、Xiang Wan、Yong Liu、Shuguang Cui、Zhen Li 海报 5 74 UinTSeg：统一婴儿脑组织分割与解剖描绘 Jiameng Liu、Feihong Liu、Kaicong Sun、Yuhang Sun、 Jiawei Huang, Caiwen Jiang, Islem Rekik, Dinggang Shen 海报 2 77 XCoOp：通过概念引导上下文优化实现计算机辅助诊断的可解释即时学习 Yequan Bie, Luyang Luo,zhixuan Chen,hao Chen 海报 5 78 DiffExplainer：通过反事实生成揭开黑盒模型 Yingying Fang, Shuang Wu, Zihao Jin, Shiyi Wang, Caiwen Xu, Simon沃尔什·光阳海报 5
Marius的回忆Marius的回忆
[2] Memmel M.，Gonzalez C.和Mukhopadhyay A.，“对多域海马分段的对抗性持续学习”，在域适应和代表性转移（DART）在医疗图像计算和计算机辅助干预（Miccai）（Miccai），2021 [Paper [Paper] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV]
MICCAI2024-Program-Book.pdf
在 MICCAI，我们不仅庆祝医学成像、计算机辅助干预和人工智能方面的进步，还庆祝使我们的工作成为可能的全球合作。今年的会议反映了各个学科的最新研究和创新，其计划充满了开创性的技术论文、引人入胜的主题演讲、发人深省的研讨会和实践教程。我鼓励您利用各种机会学习、分享您的专业知识，并与像您一样热衷于塑造医疗保健未来的同行交流。在非洲举办 MICCAI 还强调了扩大我们研究的全球影响力、开辟新的合作途径以及认可在塑造医疗技术未来方面发挥着越来越重要作用的地区所做出的重大贡献的重要性。今年启动的 AFRICAI 网络就是这种趋势的一个例子。我们很自豪能够迈出这一步，拓宽我们的视野，为 MICCAI 社区创造与世界接触的新机会。
使用来自英国范围的协作
16。Wei H，Cao H，Cao Y，Zhou Y，Xue W，Ni D等。 时间一致的超声心理分割与外观和形状共同学习。 论文介绍：医学图像计算和计算机辅助干预 - Miccai 2020：23国际会议。Wei H，Cao H，Cao Y，Zhou Y，Xue W，Ni D等。时间一致的超声心理分割与外观和形状共同学习。论文介绍：医学图像计算和计算机辅助干预 - Miccai 2020：23国际会议。
Lequand you
全球最高的1％学者由Clarivate Analytics排名2023 MICCAI 2023年轻科学家出版物Impact Impact Impact Impact奖亚军2023年在Stanford List List 2022＆2023 CREANCH CORVICE of Stine of Stanford of Stine of Research.com 2022＆20222＆20222＆2023 IEEE TMI杰出审查员Platinum Platinum Clateer plote to topers Internal Platinum Platinum级别2022＆20223＆2023年奖情报2022自然科学二等奖（排名：4/5），MOE 2022 CMMCA Workshop的高等教育科学研究奖（科学与技术），在MICCAI 2022 2022 2022 2022最佳纸张荣誉奖奖学金奖授予DART Workshop，在Miccai 2022 2022 2022 Cuhk Young Scholares奖学金（Cuhk Young Scholaras in Fateey in Fatcheey in Fatchee）奖香港科学学院入围，2019年助教，CSE CUHK 2018 Media-Miccai'17最佳纸张奖2017 MLMI@Miccai'17最佳纸质奖2017 AAAI 2017 AAAI 2017 2017奖学金，美国旧金山，美国旧金山2017年，2017年，美国奖学金（1/300+）奖学金（1/300+，2012年奖学金）。 2013和2014
博士纳赛尔·纳瓦布个人简介、婚外情、已婚、丈夫、净资产、种族、薪水、年龄、国籍
他毕业于法国国家信息与自动化研究所和巴黎第十一大学，在麻省理工学院媒体实验室从事了两年的博士后研究，之后于 1994 年加入西门子企业研究中心 (SCR)。在 SCR，他是杰出成员，并于 2001 年获得西门子年度发明家奖。他于 2010 年获得 SMIT 社会技术奖，并于 2015 年获得 IEEE ISMAR 的“十年持久影响奖”。2012 年，他当选为 MICCAI 协会会员。他曾于 2007-2012 年和 2014-2017 年担任 MICCAI 协会董事会成员，并担任 IEEE 混合和增强现实研讨会 (ISMAR) 和计算机辅助干预信息处理 (IPACI) 指导委员会成员。他是数百篇同行评审科学论文的作者，拥有超过 24700 篇
对执行白质学分割的自动化方法的系统综述
白质区域分割是一个关键的研究领域，该研究领域利用扩散加权的磁共振成像（DMRI）来识别和映射单个白质区域及其轨迹。本研究旨在提供有关脑DMRI扫描中白质区域分割的自动化方法的全面系统文献综述。有关PubMed的文章，ScienceDirect [神经图像，神经图像（临床），医学图像分析]，Scopus和IEEExplore数据库以及医学成像计算和计算机辅助干预协会（MICCAI）（MICCAI）（MICCAI）和国际生物医学成像（ISBI）的国际审核组织（ISBI）的会议记录。此系统搜索和评论确定了619篇文章。使用查询“白质区分割或纤维道识别或纤维束分割或拖拉术解剖或白质分割或区域分割”来遵守指定的搜索标准。其中，有27％采用基于直接体素的方法，25％应用基于流线的聚类方法，20％使用基于流线的分类方法，14％实施了基于ATLAS的方法，以及14％使用的混合方法。本文深入研究了与每个类别相关的研究差距和挑战。此外，这篇评论论文阐明了最常使用的公共数据集，以进行管段分割及其特定特征。此外，它提出了评估策略及其关键属性。审查以详细讨论该领域的挑战和未来方向进行了详细讨论。
Peirong Liu
奖项 数据科学新星，加州大学圣地亚哥分校、芝加哥大学和斯坦福大学 2024 电子工程与计算机科学新星，麻省理工学院 2024 MICCAI NIH 奖，马拉喀什 2024 MICCAI 旅行奖，利马 2020 IPMI 奖学金，香港 2019 校长奖学金，上海大学（最高荣誉，前 10 名） 2018 国家奖学金，中国教育部（前 1%） 2018 优秀毕业生，中国教育部 2018 宝钢国家奖学金，上海（前 4 名） 2017 美国数学建模竞赛 (MCM) 决赛获胜者（团队负责人，前 0.4%，36/8843） 2017 上海市数学竞赛（数学专业）三等奖 2016 上海大学特等奖学金（前 3%） 2015-2017 上海大学优秀学生奖2015-2017 上海大学公益慈善奖 2015-2016