Bai / Lu | Intrapartum Ultrasound | E-Book | www.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 126 Seiten

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Bai / Lu Intrapartum Ultrasound

MICCAI 2024 Grand Challenge, IUGC 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings
Erscheinungsjahr 2025
ISBN: 978-3-031-96318-6
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

MICCAI 2024 Grand Challenge, IUGC 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings

E-Book, Englisch, 126 Seiten

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-96318-6
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



This LNCS book constitutes the proceedings of the MICCAI 2024 Grand Challenge on Intrapartum Ultrasound, IUGC 2024, which was held in conjunction with MICCAI 2024, in Marrakesh, Morocco, during October 6, 2024. 

The 9 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 15 submissions. The proceedings comprise papers submitted by participants to describe their innovative solutions for automating fetal head station assessment using intrapartum ultrasound imaging, based on the official dataset released for this challenge.

Bai / Lu Intrapartum Ultrasound jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


Baseline Method at the Intrapartum Ultrasound Grand Challenge 2024.- Classification and Segmentation of Intrapartum Ultrasound Images with Deep Learning Models.- Accurate Fetal Head Descent Assessment During Labor Using Video Swin Transformer and Wavelet-Based Multitask Learning for 2024 MICCAI Challenge IUGC.- DSSAU-Net:U-Shaped Hybrid Network for Pubic Symphysis and Fetal Head Segmentation.- Intrapartum Ultrasound Grand Challenge, MICCAI 2024.- Multi-Frequency Attention Approach for Enhanced Ultrasound Image Segmentation.- Multi-Task Weakly Supervised Intrapartum Ultrasound Measurements.- Evaluation of the Video-based Network for Angle of Progression Measurement.- Estimation of Labor Progress Parameters on Intrapartum Transperineal Ultrasound Images via Multi-Path Refinement U-Net Combining Recurrent Residuals and Attention.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.