Schweitzer Fachinformationen
Wenn es um professionelles Wissen geht, ist Schweitzer Fachinformationen wegweisend. Kunden aus Recht und Beratung sowie Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und Bibliotheken erhalten komplette Lösungen zum Beschaffen, Verwalten und Nutzen von digitalen und gedruckten Medien.
Die Konferenz "BVM - Bildverarbeitung für die Medizin" ist seit vielen Jahren als die nationale Plattform für den Austausch von Ideen und die Diskussion der neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der Medizinischen Bildverarbeitung und der Künstlichen Intelligenz (KI) etabliert. Auch 2025 werden wir aktuelle Forschungsergebnisse vorstellen und Gespräche zwischen (jungen) Wissenschaftler*innen, Industrie und Anwender*innen vertiefen. Die Beiträge dieses Bandes - die meisten davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Registrierung, 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.
Das Kapitel "Leveraging multiple total body segmentators and anatomy-informed post-processing for segmenting bones in Lung CTs" ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License über link.springer.com frei verfügbar (Open Access).
Prof. Palm forscht im Bereich KI für die Medizin mit einem Schwerpunkt in der Analyse endoskopischer Bilddaten zur computerunterstützten Diagnose und Therapie.
Prof. Breininger entwickelt robuste Ansätze des maschinellen Lernens in verschiedenen interdisziplinären Bereichen, mit einem Schwerpunkt auf medizinischen Bilddaten.
Prof. Deserno forscht in Biosignal- und Bilderzeugung und -verarbeitung, insbesondere in der videobasierten Vitaldatenmessung.
Prof. Maier entwickelt Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung zur Diagnoseunterstützung bis hin zur Schichtbildberechnung durch künstliche Intelligenz.
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. em. Tolxdorff ist Experte für maschinelles Lernen, biomedizinisches Datenmanagement, Datenvisualisierung und -analyse sowie Medizinproduktentwicklung in klinischen Workflows.
Keynote.- Session 1: Image Registration.- Session 2: Video Analysis.- Session 3: Shape Modelling.- Session 4: Generative Models.- Session 5: Improving Reliability.- Session 6: Ultrasound & OCT.- Session 7: Digital Pathology.- Session 8: Segmentation.- Postersession 1.- Postersession 2.
Dateiformat: PDFKopierschutz: Wasserzeichen-DRM (Digital Rights Management)
Systemvoraussetzungen:
Das Dateiformat PDF zeigt auf jeder Hardware eine Buchseite stets identisch an. Daher ist eine PDF auch für ein komplexes Layout geeignet, wie es bei Lehr- und Fachbüchern verwendet wird (Bilder, Tabellen, Spalten, Fußnoten). Bei kleinen Displays von E-Readern oder Smartphones sind PDF leider eher nervig, weil zu viel Scrollen notwendig ist. Mit Wasserzeichen-DRM wird hier ein „weicher” Kopierschutz verwendet. Daher ist technisch zwar alles möglich – sogar eine unzulässige Weitergabe. Aber an sichtbaren und unsichtbaren Stellen wird der Käufer des E-Books als Wasserzeichen hinterlegt, sodass im Falle eines Missbrauchs die Spur zurückverfolgt werden kann.
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