<div dir="ltr"><div>**************************************************</div><div><br></div><div>CFP - DLMIA 2017 - MICCAI Workshop</div><div><br></div><div>**************************************************</div><div><br></div><div>3rd Workshop on Deep Learning for Medical Image Analysis (DLMIA)</div><div>--------------------------------------------------------------------------------------------</div><div><br></div><div>After the success of the 1st DLMIA (held with MICCAI 2015) and 2nd DLMIA (with MICCAI 2016), we present the 3rd DLMIA (to be held with MICCAI 2017). Deep learning methods have experienced an immense growth in interest from the medical image analysis community, particularly in the last few years. The main reasons behind this interest lies in ability of deep learning algorithms to process very large training sets, to transfer learned features between different databases, and to analyse multimodal data. These advantages are providing important opportunities for the development of medical image analysis methodologies, such as computer-aided diagnosis, image segmentation, image annotation and retrieval, image registration and multimodal image analysis. Deep Learning in Medical Image Analysis (DLMIA) is a workshop dedicated to the presentation of works focused on</div><div>the design and use of deep learning methods in medical image analysis applications. This workshop is setting the trends and identifying the challenges of the use of deep learning methods in medical image analysis. Another important objective of the workshop is to continue and increase the connection between software developers, specialist researchers and applied end-users from diverse fields related to Medical Image and Signal Processing,</div><div>which are the main scopes of MICCAI.</div><div><br></div><div>Topics</div><div>--------</div><div><br></div><div>- Medical imaging-based analysis using deep learning</div><div>- Medical signal-based analysis using deep learning</div><div>- Medical image reconstruction using deep learning</div><div>- Deep learning-based medical imaging applications</div><div>- Image description by means of deep learning techniques</div><div>- Deep learning model selection in medical imaging</div><div><br></div><div>Important Dates</div><div>---------------------</div><div><br></div><div>- May 22nd : results released for MICCAI'17 papers</div><div>- June 12th (11:59pm PST) : DLMIA'17 paper submission deadline</div><div>- July 11th : DLMIA'17 paper notification of acceptance</div><div>- July 17th : DLMIA'17 Camera-ready version submission</div><div>- Workshop Date: TBD (Full Day)</div><div><br></div><div>Invited Speaker</div><div>--------------------</div><div><br></div><div>- Le Lu, National Institutes of Health</div><div>- Chris Pal, University of Montreal</div><div>- S. Kevin Zhou (To be confirmed), Siemens Healthineers</div><div><br></div><div>Website</div><div>-----------</div><div><br></div><div>- <a href="http://cs.adelaide.edu.au/~dlmia3/">http://cs.adelaide.edu.au/~dlmia3/</a></div><div><br></div><div>Organization</div><div>-----------------</div><div><br></div><div>- Gustavo Carneiro, University of Adelaide, Australia</div><div>- João Manuel R. S. Tavares, Universidade do Porto, Portugal</div><div>- Andrew P. Bradley, University of Queensland, Australia</div><div>- João Paulo Papa, Universidade Estadual Paulista, Brazil</div><div>- Jacinto C. Nascimento, Instituto Superior Tecnico, Portugal</div><div>- Vasileios Belagiannis, University of Oxford, UK</div><div>- Jaime S. Cardoso, Universidade do Porto, Portugal</div><div>- Zhi Lu, University of South Australia, Australia</div></div>