Poster / Softwaredemonstrationen – Überblick

P = Poster, SD = Softwaredemonstration

 

Visible Light

» P01: Rotation invariance for unsupervised cell representation learning
Gräbel, Philipp
Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Institute of Imaging & Computer Vision
» P02: Reduction of stain variability in bone marrow microscopy images
Gräbel, Philipp
Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, Institute of Imaging & Computer Vision
» P03: Deep Learning-Based Quantification of Pulmonary Hemosiderophages in Cytology Slides
Marzahl, Christiane et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P04: Learning to be EXACT: Cell Detection for Asthma on Partially Annotated Whole Slide Images
Marzahl, Christian et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P05: Deep learning algorithms out-perform veterinary pathologists in detecting the mitotically most active tumor region
Aubreville, Marc et al.
Technische Hochschule Ingolstadt, Computer Science

Imaging and Image Reconstruction

» P06: Learning the Inverse Weighted Radon Transform
Roser, Philipp et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P07: Table Motion Detection in Interventional Coronary Angiography
Rajput, Junaid Rasool et al.
Siemens Healthcare GmbH, Advanced Therapies - Innovation
» P08: Semi-Permeable Filters for Interior Region of Interest Dose Reduction in X-Ray Microscopy
Huang, Yixing et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P09: Combining reconstruction and edge detection in computed tomography
Frikel, Jürgen et al.
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg
» P10: 2-D Respiration Navigation Framework for 3-D Continuous Cardiac Magnetic Resonance Imaging
Hoppe, Elisabeth et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P11: Residual Neural Network for Filter Kernel Design in Filtered Back-Projection
Xu, Jintian et al.
Shanghai Jiao Tong University
» P12: Maximum A Posteriori Signal Recovery for OCTA Image Generation
Husvogt, Lennart et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P13: Simultaneous Estimation of X-ray Back-Scatter and Forward-Scatter using Multi-Task Learning
Roser, Philipp et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung

Computer-assisted Intervention

» P14: An optical colon contour tracking system for robot-aided colonoscopy
Giacoppo, Giuliano
Universität Stuttgart, Institut für Medizingerätetechnik
» P15: Externe Ventrikeldrainage mittels Augmented Reality und Peer-to-Peer-Navigation
Strzeletz, Simon
Hochschule Offenburg, Labor für Computerassistierte Medizin
» P16: Automatic Plane Adjustment in Surgical Cone Beam CT-Volumes
Martin Vicario, Celia et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P17: Towards Automatic C-Arm Positioning for Standard Projections in Orthopedic Surgery
Kausch, Lisa
Deutsches Krebsforschungszentrum, Medical Image Computing

Computer-aided operation planning

» P18: Contour-based Bone Axis Detection for X-Ray Guided Surgery on the Knee
Kordon, Florian et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P19: Open-science Gefäßphantom für neurovaskuläre Interventionen
Stevanovic, Lena
Technische Hochschule Ulm, Institut für Medizintechnik und Mechatronik

Segmentation

» P20: Novel Evaluation Metrics for Vascular Structure Segmentation
Reimann, Marcel et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P21: A Machine Learning Approach Towards Fatty Liver Disease Detection In Liver Ultrasound Images
Kuzhipathalil, Adarsh et al.
Otto von Guericke Universität Magdeburg, Faculty of Computer Science
» P22: Automated deep learning-based segmentation of brain, SEEG and DBS electrodes on CT images
Vlasov, Vanja* et al.
Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB), University of Luxembourg, Belvaux, Luxembourg
» P23: Semi-supervised Segmentation Based on Error-Correcting Supervision
Mendel, Robert et al.
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg, Regensburg Medical Image Computing
» P24: Deep Learning Based Spine Centerline Extraction in Fetal Ultrasound
Franz, Astrid et al.
Philips GmbH, Innovative Technologies
» P25: Efficient Biomedical Image Segmentation on EdgeTPUs
Kist, Andreas M. et al.
University Hospital Erlangen, Phoniatrics and Pediatric Audiology
» P26: Studying Robustness of Semantic Segmentation under Domain Shift in cardiac MRI
Full, Peter M.
Deutsches Krebsforschungszentrum, Medical Image Computing
» P27: On Efficient Extraction of Pelvis Region from CT Data
Ivanovska, Tatyana et al.
Georg-August University Göttingen, Department for Computational Neuroscience 

U-Net Applications

» P28: Segmentation of the Fascia Lata in Magnetic Resonance Images of the Thigh
Louise, Lis et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Institute of Medical Physics
» P29: Human Axon Radii Estimation at MRI Scale
Mordhorst, Laurin et al.
Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Institute of Systems Neuroscience
» P30: CT normalization by paired image-to-image translation for lung emphysema quantification
Lange, Insa et al.
Universität zu Lübeck, Institut für Medizinische Informatik

Attention Maps

» P31: Ultrasound Breast Lesion Detection using Extracted Attention Maps from a Weakly Supervised Convolutional Neural Network
Rodríguez-Salas, Dalia et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» SD1: M3d-CAM: A PyTorch library to generate 3D attention maps for medical deep learning
Gotkowski, Karol et al.
Technische Universität Darmstadt und Fraunhofer IGD

Computer-Aided Diagnosis

» P32: Automatic CAD-RADS Scoring using Deep Learning
Denzinger, Felix et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P33: Towards deep learning-based wall shear stress prediction for intracranial aneurysms
Niemann, Annika et al.
Otto von Guericke Universität Magdeburg
» P34: Age Estimation on Panoramic Dental X-ray Images Using Deep Learning
Wallraff, Sarah et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P35: Extracting and Leveraging Nodule Features with Lung Inpainting for Local Feature Augmentation
Gündel, Sebastian et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P36: Automatic Dementia Screening and Scoring by Applying Deep Learning on Clock-Drawing Tests
Stromer, Daniel* et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» SD2: Coronary Plaque Analysis for CT Angiography Clinical Research
Denzinger, Felix et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung

Registration

» P37: Architecture matters: evaluating design choices for deep learning registration networks
Siebert, Hanna et al.
Universität zu Lübeck, Institut für Medizinische Informatik
» P38: Learning the Update Operator for 2D/3D Image Registration
Jaganathan, Srikrishna et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P39: Multi-modal unsupervised domain adaptation for deformable registration based on maximum classifier discrepancy
Kruse, Christian N. et al.
Universität zu Lübeck, Institut für Medizinische Informatik
» P40: Deep Learning compatible Differentiable X-Ray Projections for Inverse Rendering
Shetty, Karthik et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung

Datasets

» P41: Generation of Annotated Brain Tumor MRIs with Tumor-induced Tissue Deformations for Training and Assessment of Neural Networks
Uzunova, Hristina et al.
Universität zu Lübeck, Institut für Medizinische Informatik
» P42: A completely annotated whole slide image dataset of canine breast cancer to aid human breast cancer research
Aubreville, Marc et al.
Technische Hochschule Ingolstadt, Computer Science
» P43: Are fast labeling methods reliable? A case study of computer-aided expert annotations on microscopy slides
Marzahl, Christian et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung

Generative Adversarial Networks

» P44: Acquisition Parameter Conditioned Magnetic Resonance Image-to-Image Translation
Denck, Jonas et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P45: Fine-tuning Generative Adversarial Networks Using Metaheuristics: A Case Study on Barrett's Esophagus Identification
Souza, Luis Antonio et al.
Federal University of São Carlos - UFScar, Department of Computing

Time Series and Video Analysis

» P46: Time matters: Handling spatio-temporalperfusion information for automated TICI scoring
Nielsen, Maximilian
Universität Hamburg, Institut für Computational Neuroscience
» SD3: Multi-camera, multi-person, and real-time fall detection using long short term memory
Heinrich, Christian
Technische Universität Braunschweig, Peter L. Reichertz Institute for Medical Informatics

Visualization

» P47: A Geometric and Textural Model of the Colon as Ground Truth for Deep-Learning Based 3D-Reconstruction
Hackner, Ralf et al.
Fraunhofer IIS, Erlangen
» P48: Deep Learning-basierte Oberflächenrekonstruktion aus Binärmasken
Tschigor, Carina et al.
Fraunhofer MEVIS, Bremen
» SD4: Interactive Visualization of 3D CNN Relevance Maps to Aid Model Comprehensibility
Dyrba, Martin et al.
Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen, Rostock
» SD5: VirtualDSA++: Automated Segmentation, Vessel Labeling, Occlusion Detection and Graph Search on CT-Angiography Data
Thamm, Florian et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung

Denoising

» P49: A Novel Trilateral Filter for Digital Subtraction Angiography
Tripathi, Purvi et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung
» P50: JBFnet - Low Dose CT Denoising by Trainable Joint Bilateral Filtering
Patwari, Mayank et al.
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Mustererkennung

Neural Networks in General

» P51: Neural Networks with Fixed Binary Random Projections
Yang, Zijin
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Machine Intelligence