MIDL 2021

 
International Conference on
Medical Imaging with Deep Learning
5. bis 7. Juli 2021

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L
Lagodzinski P., Shirahama K., Grzegorzek M.
Codebook-based electrooculography data analysis towards cognitive activity recognition.
Computers in biology and medicine, 95, 277-287, 2018
Abstract
Landwehr L., Bouwman C., Aben J.P., Prinzen F.W., Heinrich M.P.
Myocardial Strain Measurement – A Registrational Method with Block Matching Approach–
In: Buzug T.M., Handels H. (eds.), Student Conference 2016, Medical Engineering Science and Medical Informatics, Lübeck, Infinite Science Publishing, 195-198, 2016
Lange I., Jacob F., Frydrychowicz A., Handels H., Ehrhardt J.
CT Normalization by Paired Image-to-image Translation for Lung Emphysema Quantification
In: Palm C., Deserno T.M., Handels H., Maier A., Maier-Hein K., Tolxdorff T. (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2021, Wiesbaden, Informatik Aktuell, Springer Fachmedien Wiesbaden, 276-281, 2021
Laule D., Diesel J., Heinrich M.P.
Occlusion Estimation in 3D Point Clouds using Visual Data from Home Care Scenarios
In: Buzug T.M., Handels H., Klein S. (eds.), Student Conference 2018, Medical Engineering Science, Medical Informatics and Biomediacal Engineering, Lübeck, Infinite Science Publishing, 185-188, 2018
Lee J.W., Shin D.S., Chung M.S., Park J.S., Lee S.-B., Lee S.-H., Riemer M., Handels H.
Three-dimensional Surface Models of Detailed Lumbar Structures Made from the Visible Korean
In: 11th Joint Korea-Germany Workshop on Advanced Medical Image Processing, Incheon, Korea, 90-98, 2008
Lehmann T.M., Hiltner J., Handels H.
Medizinische Bildverarbeitung
In: Lehmann T.M. (ed.), Handbuch Medizinische Informatik, München, 361-424, 2005
Leischner C., Handels H., Kreusch J., Pöppl S.J.
Analyse kleiner pigmentierter Hautläsionen für die Melanomfrüherkennung
In: Wittenberg T., Hastreiter P., Hoppe U., Handels H., Horsch A., Meinzer H.P. (eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2003, Erlangen, Informatik aktuell, Springer Verlag, Berlin, 220-224, 2003
Li F., Shirahama K., Nisar M.A., Huang X., Grzegorzek M.
Deep Transfer Learning for Time Series Data Based on Sensor Modality Classification
Sensors, 20, 15, 4271, 2020
Li F., Shirahama K., Nisar M.A., Köping L., Grzegorzek M.
Comparison of Feature Learning Methods for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors.
Sensors (Basel, Switzerland), 18, 2, 2018
Abstract
Liebenow L., Twesten C., Grzegorzek M.
Transforming Nutrition Databases Towards Semantically Consistent Content Classification
In: Buzug T.M., Handels H., Klein S., Mertins A. (eds.), Student Conference 2020, Medical Engineering Science, Medical Informatics, Biomedical Engineering and Auditory Technology, Lübeck, Infinite Science Publishing, 147-150, 2020
Linder R., Pöppl S.J.
A new neural network approach classifies olfactory signals with high accuracy
Food Quality and Preference, 14, 5-6, 435-440, 2003
Linder R., Mohamed E., Maiolo C., Pöppl S.J., De Lorenzo A.
Predicting Intracellular Water Compartment for Healthy Italiens Using Artificial Neural Network Analysis
In: Sixth International Symposium “In Vivo Body Composition Studies”, Rome, Italy, Acta Diabetologica, 39, 137, 2002
Linder R., Pöppl S.J.
Artificial Neural Networks for Classifying Olfactory Signals
Studies in health technology and informatics, 77, 1220-5, 2000
Abstract
Linder R., Albers A.E., Hess M., Pöppl S.J., Schönweiler R.
Artificial neural network-based classification to screen for dysphonia using psychoacoustic scaling of acoustic voice features.
Journal of voice : official journal of the Voice Foundation, 22, 2, 155-63, 2008
Abstract
Linder R., Geier J., Kölliker M.
Artificial neural networks, classification trees and regression: Which method for which customer?
Database Marketing & Customer Strategy Management, 11(4), 344-356, 2004
Linder R., Pöppl S.J.
Optimierung der Konvergenzgeschwindigkeit von Backpropagation
In: 20. DAGM Symposium, Stuttgart, Springer, Berlin u.a., 175-182, 1998
Linder R., Mohamed E.I., De Lorenzo A., Pöppl S.J.
The Capabilities of Artificial Neural Networks in Body Composition Research
Acta diabetologica, 40 Suppl 1, S9-14, 2003
Abstract
Linder R., König I.R., Weimar C., Diener H.C., Pöppl S.J., Ziegler A.
Two Models for Outcome Prediction - a Comparison of Logistic Regression and Neural Networks
Methods of information in medicine, 45, 5, 536-40, 2006
Abstract
Linder R., Falk H., Ingenerf J., Pöppl S.J.
Präoperative Planung von Primär- und Revisions-TEP-Operationen
In: 46. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Köln, Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 32, 218, 2001
Linder R., Richards T., Wagner M.
Microarray Data Classified by Artifical Neural Networks
In: Rampal J.B. (ed.), Microarrays, Methods in Molecular Biology, The Humana Press Inc., Totowa, NJ, USA, 345-372, 2007
Linder R., Theegarten D., Mayer S., Anhenn O., Ebsen M., Schwarze J., Neesen J., Sudhoff H., Pöppl S.J., Wagner M.
Der Einsatz eines Modifizierten Causal Index erleichtert die Interpretation des Antwortverhaltens eines mit Daten einer Whole-Body Plethysmographie an einem Knock Out Mausmodell trainierten Artifiziellen Neuronalen Netzwerks (ANN)
Atemw.-Lungenkrkh., 29(7), 340-343, 2003
Linder R., Pöppl S.J., Schönweiler R.
Psychoakustische Skalierung akustischer Heiserkeitsparameter einschließlich GNE mittels Künstlicher Neuronaler Netze
In: Gross M. (ed.), Aktuelle phoniatrisch-pädaudiologische Aspekte 2002/2003, Median-Verlag, Heidelberg, 85-89, 2002
Linder R., Dümbgen L., Wirtz S., Pöppl S.J.
Klassifikation von Signalen einer elektronischen Nase
Biomedizinische Technik / Biomedical Engineering, 45, 194-195, 2000
Linder R., Hoffmann A., Brunner R.
Prevalence of the Spondyloarthropathies in Patients with Uveitis
J Rheumatol, 31(11), 4Seiten, 2004
Linder R., Wrage J.-H., Beck F., Pöppl S.J.
aXess: Ein Autorentool für die Pflege von XML-Content
In: 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) e.V., Innsbruck/Tirol, Tagungsband, 3Seiten, 2004
Linder R., Pöppl S.J.
About the Capabilities of Artificial Neural Networks in Body Composition Research
In: Sixth International Symposium “In Vivo Body Composition Studies”, Rome, Italy, Acta Diabetologica, 39, 133, 2002
Linder R.
Künstliche Neuronale Netze in der Medizin
Forum der Medizin-Dokumentation und Medizin-Informatik (mdi) , 5(4), 112-118, 2003
Linder R., Wrage J.-H., Schlichting S., Pöppl S.J.
aXess: an authoring tool for XML content management
e-learning & education (eleed), 2. Issue, 2005
Linder R., Wirtz. S., Pöppl S.J.
Speeding up Backpropagation Learning by the APROP Algorithm
In: Second International ICSC Symposium on Neural Computation, Berlin, Proceedings CD, 2000
Linder R., Dodt C., Kurowski V., Djonlagic H.
Vorteil eigenständiger Stationen
Deutsches Ärzteblatt , 26, 1490-1491, 2003
Linder R., Richards T., Wagner M.
Microarray Data classified by Artificial Neural Networks
Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 382, 345-72, 2007
Abstract
Linder R., Pöppl S.J.
ACMD: A Practical Tool for Automatic Neural Net Based Learning
In: Crespo J., Maojo V., Martin F. (eds.), Second International Symposium on Medical Data Analysis (ISMDA), Madrid, Lecture Notes in Computer Science, Medical Data Analysis, Springer Berlin Heidelberg, 2199, 168-173, 2001
Linder R., Dew D., Sudhoff H., Theegarten D., Remberger K., Pöppl S.J., Wagner M.
The 'Subsequent Artificial Neural Network' (SANN) Approach Might Bring More Classificatory Power to ANN-based DNA Microarray Analyses
Bioinformatics, 20, 18, 3544-3552, 2004
Linder R., Ingenerf J., Pöppl S.J.
Dokumentation und Kommunikation im Gesundheitswesen: eine Einführung
E-Learning Modul im Vertiefungsbereich "Natur und Technik" des Diplomstudiengangs „Gesundheitswissenschaften“ der University of Applied Sciences sowie im Verbundprojekt „Hochschulen für Gesundheit“, University of Applied Sciences, Hamburg, 2003
Linder R., Ingenerf J., Katalinic A., Thyen U., Schönweiler R.
Tracking Children for the Newborn Hearing Screening in Northern Germany
In: MEDINFO 2007, Brisbane, Australien, Proceedings of the 12th World Congress on Health (Medical) Informatics, Tagungs-CD1237-1250, 2007
Linder R., Pöppl S.J.
Food Quality Assurance Applying a Sophisticated Neural Network to Olfactory Signals
In: 6th Sensometrics, Dortmund, Tagungsband, 2002
Linder R., Dinser R., Wagner M., Krueger G.R.F., Hoffmann A.
Generation of classification criteria for chronic fatigue syndrome using an artificial neural network and traditional criteria set.
In vivo (Athens, Greece), 16, 1, 37-43, 2002
Abstract
Linder R., Zamelczyk-Pajewska M., Pöppl S.J., Kośmider J.
An Artificial Neural Network Is Capable of Predicting Odour Intensity
Pol J Environ Stud, 14(4), 477-481, 2005
Linder R., Pöppl S.J.
Backprop, RPROP, APROP: Searching for the best learning rule for an electronic nose
In: Fourth International Workshop 1999, Magdeburg, Neural Networks in Applications '99, 69-74, 1999
Linder R., Katalinic A., Thyen U., Schönweiler R.
UNHS-SH: ein multidisziplinärer Ansatz für das Neugeborenenhörscreening in Schleswig-Holstein. Aktuelle phoniatrisch-pädaudiologische Aspekte
In: 22. Wissenschaftliche Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Phoniatrie und Pädaudiologie, 2005
Linder R., Reinhold-Keller E., Gross W.L.
Use of an artificial neural network to predict cancer development in patients with inflammatory myopathy: comment on the letter by Selva O'Callaghan et al.
Arthritis and rheumatism, 48, 4, 1168-9;authorreply1169-70, 2003
Linder R.
Lernstrategien zur automatisierten Anwendung künstlicher neuronaler Netzwerke in der Medizin
Logos, Berlin, 2006
Linder R., Pöppl S.J.
How to Automate Neural Net Based Learning
In: Perner P. (ed.), Second International Workshop MLDM 2001, Leipzig, Lecture Notes in Computer Science, Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, Springer Berlin Heidelberg, 2123, 206-216, 2001
Linnepe D., Groppe S., Ingenerf J.
Nutzung von MEDLINE und MeSH für das Benchmarking von RDF-Speichersystemen
In: 54. GMDS-Jahrestagung, September 2009 in Essen, online-verfügbares Meeting-Abstract im GMS-Journal, 2009., 2009
Lins C., Fudickar S., Hein A.
OWAS inter-rater reliability
Applied Ergonomics, 93, 103357, 2021
Abstract
Lins C., Friedrich B., Hein A., Fudickar S.
An evolutionary approach to continuously estimate CPR quality parameters from a wrist-worn inertial sensor
Health and Technology, 161-173, 2022
Abstract
Lins C., Fudickar S., Hein A.
XML Skeleton Definitions for Human Posture Assessments
Studies in Health Technology and Informatics, 253, 225-229, 2018
Abstract
Lins C., Fudickar S., Gerka A., Hein A.
A Wearable Vibrotactile Interface for Unfavorable Posture Awareness Warning
In: in Proc. 4th International Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health (ICT4AWE 2018), Funchal - Madeira, Portugal, 2018
Abstract
Lins C., Klausen A., Fudickar S., Hellmers S., Lipprandt M., Röhrig R., Hein A.
Determining Cardiopulmonary Resuscitation Parameters with Differential Evolution Optimization of Sinusoidal Curves
In: Proceedings of the 11th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, Funchal - Madeira, Portugal, SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 665-670, 2018
Abstract
Lins C., Eckhoff D., Klausen A., Hellmers S., Hein A., Fudickar S.
Cardiopulmonary resuscitation quality parameters from motion capture data using Differential Evolution fitting of sinusoids
Applied Soft Computing, 2019
Abstract

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