• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% studentrabatt med kod TERM26

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Towards the Automatization of Cranial Implant Design in Cranioplasty

    First Challenge, AutoImplant 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 8, 2020, Proceedings

    AvJianning Li,Jan Egger

    Häftad, Engelska, 2020

    Del 12439 i serien Lecture Notes in Computer Science

    549 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    This book constitutes the First Automatization of Cranial Implant Design in Cranioplasty Challenge, AutoImplant 2020, which was held in conjunction with the 23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020. The challenge took place virtually due to the COVID-19 pandemic.The 10 papers presented together with one invited paper and a dataset descriptor in this volume were carefully reviewed and selected form numerous submissions. This challenge aims to provide more affordable, faster, and more patient-friendly solutions to the design and manufacturing of medical implants, including cranial implants, which is needed in order to repair a defective skull from a brain tumor surgery or trauma. The presented solutions can serve as a good benchmark for future publications regarding 3D volumetric shape learning and cranial implant design.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2020-11-29
    • Mått:155 x 235 x 8 mm
    • Vikt:213 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:115
    • Förlag:Springer Nature Switzerland AG
    • ISBN:9783030643263

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Artificiell intelligens inom Data och IT
    • Tillämpad datateknik inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • Patient Specific Implants (PSI): Cranioplasty in the Neurosurgical Clinical Routine.- Dataset Descriptor for the AutoImplant Cranial Implant Design Challenge.- Automated Virtual Reconstruction of Large Skull Defects using Statistical Shape Models and Generative Adversarial Networks.- Cranial Implant Design through Multiaxial Slice Inpainting using Deep Learning.- Cranial Implant Design via Virtual Craniectomy with Shape Priors.- Deep Learning Using Augmentation via Registration: 1st Place Solution to the AutoImplant 2020 Challenge.- Cranial Defect Reconstruction using Cascaded CNN with Alignment.- Shape Completion by U-Net: An Approach to the AutoImplant MICCAI Cranial Implant Design Challenge.- Cranial Implant Prediction using Low-Resolution 3D Shape Completion and High-Resolution 2D Refinement.- Cranial Implant Design Using a Deep Learning Method with Anatomical Regularization.- High-resolution Cranial Implant Prediction via Patch-wise Training.- Learning Volumetric Shape Super-Resolution for Cranial Implant Design.