Mateus, Diana, 1980-...., auteure en mathématiques appliquées
![Sudoc [ABES], France](/viaf/images/flags/SUDOC.png "Sudoc [ABES], France")
Diana Mateus researcher
Mateus Lamus, Diana Carolina 1980-...
VIAF ID: 209121183 (Personal)
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Works
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| 3D reconstruction of brain ultrasound data of preterm neonates and segmentation of the cerebral ventricles and thalami by supervised learning. |
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| Aide au geste chirurgical pour la pose de neuroprothèses auditives par fusion d'images ultrasons/scanner |
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| Amélioration du diagnostic radiographique en milieu clinique à l'aide de l'apprentissage profond. |
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| Apprentissage automatique pour l’aide au diagnostic précoce du cancer du sein. |
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| Apprentissage machine appliqué à l’échographie ultrarapide pour la caractérisation vasculaire et fonctionnelle du cerveau. |
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| Apprentissage profond pour la prédiction de la réponse au traitement et la survie en cancérologie en imagerie TEP |
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| Assisting the examination of large histopathological slides with adaptive forests |
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| Contributions à l’imagerie à bas coût et à l’apprentissage automatique pour le phénotypage des plantes. |
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| Contributions to low-cost imaging and machine learning for plant phenotyping |
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| Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications : First International Workshop, LABELS 2016, and Second International Workshop, DLMIA 2016, Held in Conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece, October 21, 2016, Proceedings |
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| Deep learning for computer-aided early diagnosis of breast cancer |
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| Deep Learning for Outcome Prediction in Cancer using Positron Emission Tomography Images. |
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| Deep neural networks interpretability and weakly supervised segmentation of brain lesions on MRI. |
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| Designing Visual Explanations of Deep Learning Classifiers Decisions in Medical Image Analysis |
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| Développement d'outils de médecine de précision pour accompagner la prise de décision médicale en transplantation |
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| Élaboration d'Explications Visuelles des Décisions de Classifieurs entrainés par Apprentissage Profond en Imagerie Médicale. |
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| Endoscopic video manifolds |
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| Etude de la croissance du grain de blé par morphométrie et recalage de formes sur des images 3D de tomographie. |
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| Fast Multiple Organ Detection and Localization in Whole-Body MR Dixon Sequences |
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| Growth of the wheat grain investigated by morphometry and shape registration on 3D tomography images |
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| Guidage par l'image d'une sonde HIFU transoesophagienne pour le traitement des arythmies cardiaques. |
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| Guiding multimodal registration with learned optimization updates. |
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| Image-based guidance of a transesophageal HIFU probe for the treatment of cardiac arrhythmias |
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| Imagerie par résonance magnétique et mutations génomiques dans le gliome infiltrant du tronc cérébral : méthodes d'apprentissage automatique pour une analyse de données détaillée. |
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| Improvement of the quantification of yttrium-90 PET images. |
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| Improving Radiographic Diagnosis with Deep Learning in Clinical Settings |
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| Interprétabilité des réseaux des neurones profonds et segmentation faiblement supervisée des lésions cérébrales sur IRM |
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| Longitudinal monitoring of metastatic breast cancer through PET image registration and segmentation based on trained and untrained networks. |
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| Machine learning applied to ultrafast ultrasound imaging for vascular and functional characterization of the brain |
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| Magnetic Resonance Imaging and Genomic Mutation in Diffuse Intrinsic Pontine Glioma : Machine Learning Approaches for a Comprehensive Analysis |
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| Medical image computing and computer assisted intervention : MICCAI 2020 : 23rd International Conference, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings. |
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| Méthodes d'apprentissage pour la segmentation d'instruments chirurgicaux sur jeux de données non étiquetés. |
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| Méthodes et systèmes d'optimisation de la charge d'annotation en imagerie médicale pour les algorithmes d'apprentissage. |
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| Méthodes spectrales pour la modélisation d'objets articulés à partir de videos multiples |
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| Methods and frameworks of annotation cost optimization for deep learning algorithms applied to medical imaging |
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| Methods for learning surgical instrument segmentation from unlabelled datasets using prior knowledge |
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| Modeling two-phase flow in porous media using physics-informed neural networks for applications in liquid composite molding |
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| Modélisation de l'écoulement diphasique dans les milieux poreux à l'aide de réseaux neuronaux informés par la physique pour des applications dans le moulage de composites par injection de résine. |
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| Online tracking of interventional devices for endovascular aortic repair |
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| Prédiction de la progression du myélome multiple par imagerie TEP : Adaptation des forêts de survie aléatoires et de réseaux de neurones convolutionnels |
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| Prior-constrained Convolutional Neural Networks for Medical Image Segmentation. |
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| A quadratic energy minimization framework for signal loss estimation from arbitrarily sampled ultrasound data |
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| Quantification of pulmonary aeration in CT images of patients with acute respiratory distress syndromeation. |
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| Reconstruction 3D de données échographiques du cerveau du prématuré et segmentation des ventricules cérébraux et thalami par apprentissage supervisé |
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| Réseaux de neurones sensibles à la structure pour l'analyse de données multimodales de population : une application à la santé mentale. |
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| Segmentation et étiquetage des vertèbres à partir d'images CT |
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| Segmentation sémantique d'images médicales 3D par deep learning. |
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| Spatial Compounding of 3-D Fetal Brain Ultrasound Using Probabilistic Maps. |
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| Spectral tools for unsupervised modeling of articulated objects from multiple-view videos. |
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| Stereo Time-of-Flight with Constructive Interference |
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| Structure-aware neural networks in the study of multi-modal population cohorts : an application to mental health |
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| Suivi de l'évolution du cancer du sein métastasé via le recalage et la segmentation d'images TEP en utilisant des réseaux entraînés et non-entraînés |
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| Surgical gesture guidance for auditory neuroprosthestics implantation based on US/CT images fusion. |
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| Targeted optical biopsies for surveillance endoscopies |
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| Towards the generation of glioblastoma atlases with deep learning methods : Tumor segmentation and metamorphic image registration |
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| Vers la génération d'altlas de glioblastomes avec des méthodes d'apprentissage profond : Segmentation de tumeurs et recalage métamorphique d'images. |
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| Vers un framework pour la modélisation statistique multi-classes de la forme, de l'intensité et de la cinématique dans les images médicales. |
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| Vertebrae segmentation and labelling from CT images. |
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