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  1. Buch ; Online ; E-Book: Artificial intelligence in radiation oncology and biomedical physics

    Valdes, Gilmer / Xing, Lei

    (Imaging in Medical Diagnosis and Therapy Series)

    2023  

    Abstract: Artificial Intelligence in Radiation Oncology and Biomedical Physics explores how modern machine learning and other AI techniques impact millions of global cancer patients. This pioneering book includes contributions from researchers and clinicians from ...

    Verfasserangabe edited by Gilmer Valdes and Lei Xing
    Serientitel Imaging in Medical Diagnosis and Therapy Series
    Abstract "Artificial Intelligence in Radiation Oncology and Biomedical Physics explores how modern machine learning and other AI techniques impact millions of global cancer patients. This pioneering book includes contributions from researchers and clinicians from around the world. Its focus is on the clinical applications of machine learning for medical physics, particularly in radiomics, segmentation, treatment planning, quality assurance, and clinical decision-making. Finally, a futuristic look at the role of AI in radiation oncology is envisioned. This book will be an essential companion to radiation oncologists, medical physicists, and medical dosimetrists"--
    Schlagwörter Radiotherapy/Data processing ; Cancer/Radiotherapy/Data processing ; Medical physics/Data processing
    Sprache Englisch
    Erscheinungsverlauf 2023-2023
    Umfang xii, 171 pages ;, 24 cm
    Verlag CRC Press
    Erscheinungsort Boca Raton, FL
    Dokumenttyp Buch ; Online ; E-Book
    Bemerkung Zugriff für angemeldete ZB MED-Nutzerinnen und -Nutzer
    ISBN 9780367538101 ; 0367538105
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

    Volltext online

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  2. Buch ; Online ; Konferenzbeitrag ; E-Book: Applications of Medical Artificial Intelligence

    Shabestari, Behrouz / Xing, Lei / Wu, Shandong

    First International Workshop, AMAI 2022, Held in Conjunction with MICCAI 2022, Singapore, September 18, 2022, Proceedings

    (Lecture Notes in Computer Science, ; 13540)

    2022  

    Abstract: This book constitutes the refereed proceedings of the first International Workshop on Applications of Medical Artificial Intelligence, AMAI 2022, held in conjunction with MICCAI 2022, in Singapore, in September 2022. The book includes 17 papers which ... ...

    Verfasserangabe edited by Shandong Wu, Behrouz Shabestari, Lei Xing
    Serientitel Lecture Notes in Computer Science, ; 13540
    Lecture notes in computer science
    Überordnung Lecture notes in computer science
    Abstract This book constitutes the refereed proceedings of the first International Workshop on Applications of Medical Artificial Intelligence, AMAI 2022, held in conjunction with MICCAI 2022, in Singapore, in September 2022. The book includes 17 papers which were carefully reviewed and selected from 26 full-length submissions. Practical applications of medical AI bring in new challenges and opportunities. The AMAI workshop aims to engage medical AI practitioners and bring more application flavor in clinical, evaluation, human-AI collaboration, new technical strategy, trustfulness, etc., to augment the research and development on the application aspects of medical AI, on top of pure technical research.
    Schlagwörter Computer vision ; Application software ; Artificial intelligence ; Education/Data processing ; Social sciences/Data processing ; Computer Vision ; Computer and Information Systems Applications ; Artificial Intelligence ; Computers and Education ; Computer Application in Social and Behavioral Sciences
    Thema/Rubrik (Code) 006.3
    Sprache Englisch
    Umfang 1 online resource (171 pages)
    Ausgabenhinweis 1st ed. 2022.
    Verlag Springer Nature Switzerland ; Imprint: Springer
    Erscheinungsort Cham
    Dokumenttyp Buch ; Online ; Konferenzbeitrag ; E-Book
    Bemerkung Zugriff für angemeldete ZB MED-Nutzerinnen und -Nutzer
    ISBN 3-031-17721-5 ; 9783031177200 ; 978-3-031-17721-7 ; 3031177207
    DOI 10.1007/978-3-031-17721-7
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

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  3. Buch ; Online ; E-Book: Big data in radiation oncology

    Deng, Jun / Xing, Lei

    (Imaging in medical diagnosis and therapy ; 30)

    2019  

    Verfasserangabe edited by Jun Deng, Lei Xing
    Serientitel Imaging in medical diagnosis and therapy ; 30
    Überordnung
    Schlagwörter Radiation Oncology ; Data Mining / methods
    Sprache Englisch
    Umfang 1 Online-Ressource (xx, 289 Seiten), Illustrationen, Diagramme
    Verlag CRC Press, Taylor & Francis Group
    Erscheinungsort Boca Raton
    Erscheinungsland Vereinigte Staaten
    Dokumenttyp Buch ; Online ; E-Book
    Bemerkung Zugriff für angemeldete ZB MED-Nutzerinnen und -Nutzer
    HBZ-ID HT020043626
    ISBN 978-1-351-80112-6 ; 9781138633438 ; 1-351-80112-0 ; 1138633437
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

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  4. Buch ; Online ; E-Book: Artificial intelligence in medicine

    Min, James K. / Xing, Lei / Giger, Maryellen Lissak

    technical basis and clinical applications

    2021  

    Verfasserangabe edited by Lei Xing, Maryellen L. Giger, James K. Min
    Schlagwörter Artificial intelligence ; Artificial intelligence/Medical applications
    Thema/Rubrik (Code) 610.28563
    Sprache Englisch
    Umfang 1 online resource (570 pages) :, illustrations
    Verlag Academic Press ; Elsevier
    Erscheinungsort London
    Dokumenttyp Buch ; Online ; E-Book
    Anmerkung Includes index.
    Bemerkung Zugriff für angemeldete ZB MED-Nutzerinnen und -Nutzer
    ISBN 0-12-821258-6 ; 0-12-821259-4 ; 978-0-12-821258-5 ; 978-0-12-821259-2
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

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  5. Buch ; Online: Machine Learning With Radiation Oncology Big Data

    Xing, Lei / Naqa, Issam El / Deng, Jun

    2019  

    Schlagwörter Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens ; Medicine (General)
    Umfang 1 electronic resource (146 p.)
    Verlag Frontiers Media SA
    Dokumenttyp Buch ; Online
    Anmerkung English ; Open Access
    HBZ-ID HT020101992
    ISBN 9782889457304 ; 2889457303
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

    Zusatzmaterialien

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  6. Buch ; Online ; E-Book: Radiomics and radiogenomics

    Li, Ruijiang / Xing, Lei / Napel, Sandy / Rubin, Daniel

    technical basis and clinical applications

    (Imaging in medical diagnosis and therapy)

    2019  

    Verfasserangabe edited by Ruijiang Li, Lei Xing, Sandy Napel, Daniel L. Rubin
    Serientitel Imaging in medical diagnosis and therapy
    Schlagwörter Cancer/Imaging ; Diagnostic imaging
    Thema/Rubrik (Code) 616.9940754
    Sprache Englisch
    Umfang 1 Online-Ressource (xxii, 419 Seiten), Illustrationen
    Verlag CRC Press
    Erscheinungsort Boca Raton, FL
    Erscheinungsland Vereinigte Staaten
    Dokumenttyp Buch ; Online ; E-Book
    Bemerkung Zugriff für angemeldete ZB MED-Nutzerinnen und -Nutzer
    HBZ-ID HT020188395
    ISBN 978-1-3512-0825-3 ; 978-1-3512-0826-0 ; 978-1-3512-0824-6 ; 978-1-3512-0827-7 ; 9780815375852 ; 1-3512-0825-X ; 1-3512-0826-8 ; 1-3512-0824-1 ; 1-3512-0827-6 ; 0815375859
    DOI 10.1201/9781351208277
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

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  7. Buch: Image guided and adaptive radiation therapy

    Timmerman, Robert D. / Xing, Lei

    2010  

    Titelvarianten Radiation therapy ; Image-guided and adaptive radiation therapy
    Verfasserangabe Robert Timmerman ; Lei Xing
    Schlagwörter Radiotherapy, Computer-Assisted / methods ; Neoplasms / radiotherapy ; Image-guided radiation therapy
    Thema/Rubrik (Code) 616.9940642
    Sprache Englisch
    Umfang XVI, 367 S. : zahlr. Ill., graph. Darst.
    Verlag Wolters Kluwer, Lippincott Williams & Wilkins
    Erscheinungsort Philadelphia u.a.
    Erscheinungsland Vereinigte Staaten
    Dokumenttyp Buch
    Anmerkung Includes bibliographical references and index
    Begleitmaterial Zugang zur Internetausgabe über Code
    HBZ-ID HT016155250
    ISBN 978-0-7817-8282-1 ; 0-7817-8282-1
    Datenquelle Katalog ZB MED Medizin, Gesundheit

    Zusatzmaterialien

    Kategorien

    Verfügbar in ZB MED Köln/Königswinter

    SignaturLeihstatusStandort
    2009 A 6245 bestellbar zur Ausleihe Magazin
    Zugang zur Internetausgabe über Code aus lizenzrechtlichen Gründen nicht verfügbar

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  8. Buch ; Online: Image-guided and adaptive radiation therapy

    Timmerman, Robert D. / Xing, Lei

    2010  

    Verfasserangabe [edited by] Robert Timmerman, Lei Xing
    Schlagwörter Radiotherapy, computer-assisted - methods ; Neoplasms - radiotherapy
    Sprache Englisch
    Umfang 1 Online-Ressource
    Verlag Wolters Kluwer Lippincott Williams & Wilkins Health
    Erscheinungsort Philadelphia
    Dokumenttyp Buch ; Online
    Anmerkung Includes bibliographical references and index
    Bemerkung Zugriff für angemeldete ZB MED-Nutzerinnen und -Nutzer
    ISBN 978-0-7817-8282-1 ; 0-7817-8282-1
    Datenquelle ZB MED Katalog Medizin, Gesundheit, Ernährung, Umwelt, Agrar

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  9. Artikel ; Online: Deciphering the Feature Representation of Deep Neural Networks for High-Performance AI.

    Islam, Md Tauhidul / Xing, Lei

    IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence

    2024  Band PP

    Abstract: AI driven by deep learning is transforming many aspects of science and technology. The enormous success of deep learning stems from its unique capability of extracting essential features from Big Data for decision-making. However, the feature extraction ... ...

    Abstract AI driven by deep learning is transforming many aspects of science and technology. The enormous success of deep learning stems from its unique capability of extracting essential features from Big Data for decision-making. However, the feature extraction and hidden representations in deep neural networks (DNNs) remain inexplicable, primarily because of lack of technical tools to comprehend and interrogate the feature space data. The main hurdle here is that the feature data are often noisy in nature, complex in structure, and huge in size and dimensionality, making it intractable for existing techniques to analyze the data reliably. In this work, we develop a computational framework named contrastive feature analysis (CFA) to facilitate the exploration of the DNN feature space and improve the performance of AI. By utilizing the interaction relations among the features and incorporating a novel data-driven kernel formation strategy into the feature analysis pipeline, CFA mitigates the limitations of traditional approaches and provides an urgently needed solution for the analysis of feature space data. The technique allows feature data exploration in unsupervised, semi-supervised and supervised formats to address different needs of downstream applications. The potential of CFA and its applications for pruning of neural network architectures are demonstrated using several state-of-the-art networks and well-annotated datasets across different disciplines.
    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 2024-02-19
    Erscheinungsland United States
    Dokumenttyp Journal Article
    ISSN 1939-3539
    ISSN (online) 1939-3539
    DOI 10.1109/TPAMI.2024.3363642
    Datenquelle MEDical Literature Analysis and Retrieval System OnLINE

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  10. Artikel ; Online: Leveraging cell-cell similarity for high-performance spatial and temporal cellular mappings from gene expression data.

    Islam, Md Tauhidul / Xing, Lei

    Patterns (New York, N.Y.)

    2023  Band 4, Heft 10, Seite(n) 100840

    Abstract: Single-cell trajectory mapping and spatial reconstruction are two important developments in life science and provide a unique means to decode heterogeneous tissue formation, cellular dynamics, and tissue developmental processes. The success of these ... ...

    Abstract Single-cell trajectory mapping and spatial reconstruction are two important developments in life science and provide a unique means to decode heterogeneous tissue formation, cellular dynamics, and tissue developmental processes. The success of these techniques depends critically on the performance of analytical tools used for high-dimensional (HD) gene expression data processing. Existing methods discern the patterns of the data without explicitly considering the underlying biological characteristics of the system, often leading to suboptimal solutions. Here, we present a cell-cell similarity-driven framework of genomic data analysis for high-fidelity spatial and temporal cellular mappings. The approach exploits the similarity features of the cells to discover discriminative patterns of the data. We show that for a wide variety of datasets, the proposed approach drastically improves the accuracies of spatial and temporal mapping analyses compared with state-of-the-art techniques.
    Sprache Englisch
    Erscheinungsdatum 2023-09-07
    Erscheinungsland United States
    Dokumenttyp Journal Article
    ISSN 2666-3899
    ISSN (online) 2666-3899
    DOI 10.1016/j.patter.2023.100840
    Datenquelle MEDical Literature Analysis and Retrieval System OnLINE

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