Bildverarbeitung für die Medizin 2020

1. Front Matter

   Pages I-XXIII

   PDF

2. Inter-Species, Inter-Tissue Domain Adaptation for Mitotic Figure Assessment

   • Marc Aubreville, Christof A. Bertram, Samir Jabari, Christian Marzahl, Robert Klopfleisch, Andreas Maier

   Pages 1-7

3. Deep Segmentation of Bacteria at Different Stages of the Life Cycle

   • Roman Spilger, Tobias Schwackenhofer, Charlotte Kaspar, Ilka Bischofs, Karl Rohr

   Pages 8-13

4. Retrospective Color Shading Correction for Endoscopic Images

   • Maximilian Weiherer, Martin Zorn, Thomas Wittenberg, Christoph Palm

   Pages 14-19

5. Neural Network for Analyzing Prostate Cancer Tissue Microarrays

   • Markus Bauer, Sebastian Zürner, Georg Popp, Glen Kristiansen, Ulf-Dietrich Braumann

   Pages 20-25

6. Is Crowd-Algorithm Collaboration an Advanced Alternative to Crowd-Sourcing on Cytology Slides?

   • Christian Marzahl, Marc Aubreville, Christof A. Bertram, Stefan Gerlach, Jennifer Maier, Jörn Voigt et al.

   Pages 26-31

7. Abstract: Defence of Mathematical Models for Deep Learning based Registration

   • Lasse Hansen, Maximilian Blendowski, Mattias P. Heinrich

   Pages 32-32

8. Degenerating U-Net on Retinal Vessel Segmentation

   • Weilin Fu, Katharina Breininger, Zhaoya Pan, Andreas Maier

   Pages 33-38

9. COPD Classification in CT Images Using a 3D Convolutional Neural Network

   • Jalil Ahmed, Sulaiman Vesal, Felix Durlak, Rainer Kaergel, Nishant Ravikumar, Martine Rémy-Jardin et al.

   Pages 39-45

10. Automatische Detektion von Zwischenorgan-3D-Barrieren in abdominalen CT-Daten

    • Oliver Mietzner, Andre Mastmeyer

    Pages 46-51

11. Abstract: Automatic Detection of Cervical Spine Ligaments Origin and Insertion Points

    • Ibraheem Al-Dhamari, Sabine Bauer, Eva Keller, Dietrich Paulus

    Pages 52-52

12. Abstract: Recognition of AML Blast Cells in a Curated Single-Cell Dataset of Leukocyte Morphologies Using Deep Convolutional Neural Networks

    • Christian Matek, Simone Schwarz, Karsten Spiekermann, Carsten Marr

    Pages 53-54

13. Fully Automated Segmentation of the Psoas Major Muscle in Clinical CT Scans

    • Marcin Kopaczka, Richard Lindenpütz, Daniel Truhn, Maximilian Schulze-Hagen, Dorit Merhof

    Pages 55-60

14. Automated Segmentation of the Locus Coeruleus from Neuromelanin-Sensitive 3T MRI Using Deep Convolutional Neural Networks

    • Max Dünnwald, Matthew J. Betts, Alessandro Sciarra, Emrah Düzel, Steffen Oeltze-Jafra

    Pages 61-66

15. Multi-Channel Volumetric Neural Network for Knee Cartilage Segmentation in Cone-Beam CT

    • Jennifer Maier, Luis Carlos Rivera Monroy, Christopher Syben, Yejin Jeon, Jang-Hwan Choi, Mary Elizabeth Hall et al.

    Pages 67-72

16. Abstract: WeLineation

    • Malte Jauer, Saksham Goel, Yash Sharma, Thomas M. Deserno

    Pages 73-73

17. Abstract: Fully Automated Deep Learning Pipeline for Adipose Tissue Segmentation on Abdominal Dixon MRI

    • Santiago Estrada, Ran Lu, Sailesh Conjeti, Ximena Orozco, Joana Panos, Monique M.B Breteler et al.

    Pages 74-74

18. Semantic Lung Segmentation Using Convolutional Neural Networks

    • Ching-Sheng Chang, Jin-Fa Lin, Ming-Ching Lee, Christoph Palm

    Pages 75-80

19. Abstract: MITK-ModelFit

    • Ina Kompan, Charlotte Debus, Michael Ingrisch, Klaus Maier-Hein, Amir Abdollahi, Marco Nolden et al.

    Pages 81-81

20. Compressed Sensing for Optical Coherence Tomography Angiography Volume Generation

    • Lennart Husvogt, Stefan B. Ploner, Daniel Stromer, Julia Schottenhamml, Eric Moult, James G. Fujimoto et al.

    Pages 82-87

In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2020 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Maschinelles Lernen, Bildsegmentierung und Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Zeitreihenanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung, Bildverarbeitung in der Telemedizin u.v.m. 

• Bildanalyse
• Bilderkennung
• Computerunterstützte Medizin
• Computerunterstützte Diagnose
• Visualisierung
• Bildverarbeitung für die Medizin Buch
• Gesellschaft für Informatik, GI
• Algorithmen
• Deep Learning
• Data-driven Models
• Computer-Aided Diagnosis
• VR Simulationen
• BVM 2020
• Medizininformatik
• ehealth
• Maschinelles Lernen
• Telemedizin
• Bildsegmentierung und Bildanalyse
• Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung
• Visualisierung und Animation

• Institut für Medizinische Informatik, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Berlin, Germany

  Thomas Tolxdorff

• Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik, Technische Universität Braunschweig, Braunschweig, Germany

  Thomas M. Deserno

• Institut für Medizinische Informatik, Universität zu Lübeck, Lübeck, Germany

  Heinz Handels

• Lehrstuhl für Mustererkennung, Friedrich-Alexander-Universität, Erlangen, Germany

  Andreas Maier

• Medical Image Computing, E230, Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ), Heidelberg, Germany

  Klaus H. Maier-Hein

• Fakultät für Informatik und Mathematik, Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Regensburg, Germany

  Christoph Palm

Policies and ethics