BVM 2019

Veranstalter

Institut für Medizinische Informatik,
Universität zu Lübeck


Tagungsvorsitz
Prof. Dr. rer. nat. habil. Heinz Handels
Institut für Medizinische Informatik, Universität zu Lübeck

Lokale BVM-Organisation
Dr. Jan Ehrhardt, Prof. Dr. Heinz Handels (Leitung), Prof. Dr. Mattias Heinrich, Susanne Petersen, Dr. Jan Wrage
und weitere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Instituts für Medizinische Informatik der Universität zu Lübeck


Preisträger

BVM Award CHILI: 
Statistische Appearance-Modelle basierend auf probabilistischen Korrespondenzen
für die medizinische Bildanalyse
 
Effiziente Schätzung der Atembewegung mittels statistischer Bewegungs- und 
regressionsbasierter Korrespondenzmodelle
 
Multispectral Image Analysis in Laparoscopy - A Machine Learning Approach
to Live Perfusion Monitoring
 
Bester wissenschaftlicher Beitrag:
Platz 1: Katharina Breininger (FAU Erlangen-Nürnberg)
Breininger K., Hanika M., Weule M., Kowarschik M., Pfister M., Maier A.:
3D-Reconstruction of Stiff Wires from a Single Monoplane X-Ray Image
 
Hansen L., Siebert M., Diesel J., Heinrich M. P.: Regularized Landmark Detection
with CAEs for Human Pose Estimation in the Operating Room
 
Gessert N., Wittig L., Drömann D., Keck T., Schlaefer A., Ellebrecht D. B.:
Feasibility of Colon Cancer Detection in Confocal Laser Microscopy Images Using
Convolution Neural Networks
 
Isensee F., Petersen J., Klein A., Zimmerer D., Jaeger P. F., Kohl S., Wasserthal J.,
Koehler G., Norajitra T., Wirkert S., Maier-Hein K. H.: nnU-Net: Self-adapting
Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation
 
Maier J., Weiherer M., Huber M., Palm C.: Imitating Human Soft Tissue with
Dual-Material 3D Printing

Keynotes

Prof. Dr. Bram van Ginneken, Diagnostic Image Analysis Group Radboud, University Medical Center, Nijmegen
How Deep Learning Has Transformed Medical Image Analysis

Prof. Dr. Fabian Bamberg, Klinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Freiburg
Radiomics, Machine Learning and Artificial Intelligence in Radiology: Clinical Benefits?

Prof. Dr. Daniel Cremers, Department of Computer Science, Technische Universität München
Direct Methods for Camera-based 3D Reconstruction and Visual SLAM

Programmheft hier erhältlich, sowie das damalige CfP.


Fotos