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Bildverarbeitung für die Medizin 2024 (Maier, Andreas (Hrsg.) / Deserno, Thomas M. (Hrsg.) / Handels, Heinz (Hrsg.) / Maier-Hein, Klaus (Hrsg.) / Palm, Christoph (Hrsg.) / Tolxdorff, Thomas (Hrsg.))
Bildverarbeitung für die Medizin 2024
Untertitel Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Erlangen, March 10-12, 2024
Autor Maier, Andreas (Hrsg.) / Deserno, Thomas M. (Hrsg.) / Handels, Heinz (Hrsg.) / Maier-Hein, Klaus (Hrsg.) / Palm, Christoph (Hrsg.) / Tolxdorff, Thomas (Hrsg.)
Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden
Sprache Deutsch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2024
Seiten 370 S.
Artikelnummer 46096680
ISBN 978-3-658-44037-4
Auflage 1. Aufl. 2024
Plattform PDF
Reihe Informatik aktuell
Kopierschutz Wasserzeichen
CHF 88.00
Zusammenfassung

Seit mehr als 25 Jahren ist die Konferenz "Bildverarbeitung für die Medizin" als erfolgreiche Veranstaltung etabliert. Auch 2024 werden wir aktuelle Forschungsergebnisse vorstellen und Gespräche zwischen (jungen) Wissenschaftler*innen, Industrie und Anwendern vertiefen. Die Beiträge dieses Bandes - viele davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Visualisierung und Animation, computerunterstützte Diagnose sowie bildgestützte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinellen Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz. Die Herausgeber

Prof. Maier entwickelt Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung zur Diagnoseunterstützung bis hin zur Schichtbildberechnung durch künstliche Intelligenz.

Prof. Deserno forscht in Biosignal-und Bilderzeugung und -verarbeitung, insbesondere in der videobasierten Vitaldatenmessung.

Prof. Handels entwickelt problemoptimierte, lernfähige Bildverarbeitungsmethoden und integriert diese in hybride Bildverarbeitungssysteme zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik und Therapie.

Prof. Maier-Hein forscht im Bereich maschinelles Lernen und entwickelt Open-Source-Lösungen wie das Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK), Kaapana, oder das nnU-Net.

Prof. Palm forscht in Künstlicher Intelligenz, insb. neue Methoden des maschinellen Lernens zur Bildanalyse und -klassifikation für klinische Fragestellungen.

Prof. em. Tolxdorff ist Experte für maschinelles Lernen, biomedizinisches Datenmanagement, Datenvisualisierung und -analyse sowie Medizinproduktentwicklung in klinischen Workflows.