{"id":5807,"date":"2016-09-27T16:37:13","date_gmt":"2016-09-27T15:37:13","guid":{"rendered":"https:\/\/cancercenter.ai\/pracownicy-cancer-center-wybieraja-sie-na-konferencje-miccai-2016-w-atenach\/"},"modified":"2026-07-04T11:55:05","modified_gmt":"2026-07-04T10:55:05","slug":"pracownicy-cancer-center-wybieraja-sie-na-konferencje-miccai-2016-w-atenach","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/pracownicy-cancer-center-wybieraja-sie-na-konferencje-miccai-2016-w-atenach\/","title":{"rendered":"Pracownicy Cancer Center wybieraj\u0105 si\u0119 na konferencj\u0119 MICCAI 2016 w Atenach"},"content":{"rendered":"<p>Wybieramy si\u0119 do Aten, gdzie zaprezentujemy wyniki naszych wyzwa\u0144:<\/p>\n<h4><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-large wp-image-326\" src=\"https:\/\/zdp.org.pl\/wp-content\/uploads\/2016\/09\/PETSEG-1024x111.png\" alt=\"PETSEG\" width=\"1024\" height=\"111\"><\/h4>\n<h4><a href=\"https:\/\/portal.fli-iam.irisa.fr\/pet-challenge\/overview\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">PETSEG: Wyzwanie zwi\u0105zane z segmentacj\u0105 danych dotycz\u0105cych zwierz\u0105t domowych z wykorzystaniem infrastruktury do zarz\u0105dzania danymi i ich przetwarzania<\/a><\/h4>\n<p>Konkurs PETSEG umo\u017cliwi przeprowadzenie badania por\u00f3wnawczego szeregu najnowocze\u015bniejszych algorytm\u00f3w s\u0142u\u017c\u0105cych do segmentacji obraz\u00f3w PET i wyznaczania granic guz\u00f3w, dzia\u0142aj\u0105cych w ramach wsp\u00f3lnej infrastruktury obliczeniowej. Pozwoli to na obiektywn\u0105 ocen\u0119 por\u00f3wnawcz\u0105 r\u00f3\u017cnych rozwi\u0105za\u0144 pod k\u0105tem wydajno\u015bci obliczeniowej. Zgodnie z zaleceniami oraz dzi\u0119ki wk\u0142adowi cz\u0142onk\u00f3w grupy roboczej AAPM TG211 metody zostan\u0105 por\u00f3wnane przy u\u017cyciu bazy danych zawieraj\u0105cej realistyczne obrazy symulowane, a tak\u017ce fantomy fizyczne i dane kliniczne wraz z powi\u0105zanymi danymi referencyjnymi lub ich substytutami. Uczestnicy otrzymaj\u0105 wcze\u015bniej przyk\u0142ady ka\u017cdego rodzaju obraz\u00f3w do cel\u00f3w szkoleniowych.   <\/p>\n<h4><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-327\" src=\"https:\/\/zdp.org.pl\/wp-content\/uploads\/2016\/09\/TUPAC.png\" alt=\"TUPAC\" width=\"738\" height=\"125\" srcset=\"https:\/\/cancercenter.ai\/wp-content\/uploads\/2016\/09\/TUPAC.png 738w, https:\/\/cancercenter.ai\/wp-content\/uploads\/2016\/09\/TUPAC-420x71.png 420w\" sizes=\"(max-width: 738px) 100vw, 738px\" \/><\/h4>\n<h4><a href=\"http:\/\/tupac.tue-image.nl\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">TUPAC: Wyzwanie zwi\u0105zane z ocen\u0105 proliferacji nowotworowej<\/a><\/h4>\n<p>Proliferacja nowotworowa stanowi wa\u017cny biomarker raka piersi. Najpowszechniejsz\u0105 metod\u0105 oceny proliferacji nowotworowej jest zliczanie obraz\u00f3w mitotycznych na preparatach histologicznych barwionych hematoksylin\u0105 i eozyn\u0105 (H&#038;E). Najnowocze\u015bniejsze metody automatycznego wykrywania mitoz osi\u0105gaj\u0105 wydajno\u015b\u0107 zbli\u017con\u0105 do ludzkich obserwator\u00f3w w przypadku wcze\u015bniej wybranych obszar\u00f3w odpowiedniej tkanki nowotworowej. Jednak w bardziej praktycznych sytuacjach wykrywanie mitoz musi by\u0107 stosowane do obraz\u00f3w ca\u0142ych preparat\u00f3w (WSI). Ponadto wyniki wykrywania obraz\u00f3w mitotycznych musz\u0105 zosta\u0107 uj\u0119te w postaci wska\u017anika proliferacji, kt\u00f3ry mo\u017cna w\u0142\u0105czy\u0107 do obecnych system\u00f3w klasyfikacji prognostycznej. Celem konkursu jest ocena metod pozwalaj\u0105cych przewidzie\u0107 wska\u017anik proliferacji guza bezpo\u015brednio na podstawie obraz\u00f3w ca\u0142ego preparatu.     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wybieramy si\u0119 do Aten, gdzie zaprezentujemy wyniki naszych wyzwa\u0144: PETSEG: Wyzwanie zwi\u0105zane z segmentacj\u0105 danych dotycz\u0105cych zwierz\u0105t domowych z wykorzystaniem infrastruktury do zarz\u0105dzania danymi i ich przetwarzania Konkurs PETSEG umo\u017cliwi przeprowadzenie badania por\u00f3wnawczego szeregu najnowocze\u015bniejszych algorytm\u00f3w s\u0142u\u017c\u0105cych do segmentacji obraz\u00f3w PET i wyznaczania granic guz\u00f3w, dzia\u0142aj\u0105cych w ramach wsp\u00f3lnej infrastruktury obliczeniowej. Pozwoli to na obiektywn\u0105 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4339,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","content-type":"","footnotes":""},"categories":[28],"tags":[54],"class_list":["post-5807","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-aktualnosci","tag-miccai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5807","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5807"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5807\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5809,"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5807\/revisions\/5809"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4339"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5807"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5807"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cancercenter.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5807"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}