Carregant...
Carregant...

Vés al contingut (premeu Retorn)

Detection-aided liver lesion segmentation using deep learning

Autor
Bellver, M.; Maninis, K.; Pont, J.; Giro, X.; Torres, J.; van Gool, L.
Tipus d'activitat
Presentació treball a congrés
Nom de l'edició
Machine Learning for Health Workshop at NIPS 2017
Any de l'edició
2017
Data de presentació
2017-12-08
Llibre d'actes
Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017): NIPS Proceedingsß
Pàgina inicial
1
Pàgina final
5
Projecte finançador
Procesado de señales multimodales y aprendizaje automático en grafos.
Repositori
http://hdl.handle.net/2117/120928 Obrir en finestra nova
https://arxiv.org/abs/1711.11069 Obrir en finestra nova
URL
https://ml4health.github.io/2017/pages/posters.html#session2 Obrir en finestra nova
Resum
A fully automatic technique for segmenting the liver and localizing its unhealthy tissues is a convenient tool in order to diagnose hepatic diseases and assess the response to the according treatments. In this work we propose a method to segment the liver and its lesions from Computed Tomography (CT) scans using Convolutional Neural Networks (CNNs), that have proven good results in a variety of computer vision tasks, including medical imaging. The network that segments the lesions consists of a ...
Citació
Bellver, M., Maninis, K., Pont, J., Giro, X., Torres, J., Van Gool, L. Detection-aided liver lesion segmentation using deep learning. A: Machine Learning for Health Workshop at NIPS. "Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017): NIPS Proceedingsß". 2017, p. 1-5.
Grup de recerca
CAP - Grup de Computació d'Altes Prestacions
GPI - Grup de Processament d'Imatge i Vídeo
IDEAI-UPC - Intelligent Data Science and Artificial Intelligence Research Center

Participants

  • Bellver, Míriam  (autor ponent)
  • Maninis, Kevis-Kokitsi  (autor ponent)
  • Pont Tuset, Jordi  (autor ponent)
  • Giro Nieto, Xavier  (autor ponent)
  • Torres Viñals, Jordi  (autor ponent)
  • van Gool, Luc  (autor ponent)

Arxius