<div dir="ltr"><div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">******************************<wbr>********************</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">LAST CFP - DLMIA 2017 - MICCAI Workshop</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">******************************<wbr>********************</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">3rd Workshop on Deep Learning for Medical Image Analysis (DLMIA)</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>--</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">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 style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">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 style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">which are the main scopes of MICCAI.</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><span style="color:rgb(34,34,34);font-size:small"><b>Proceedings</b> will be published by SPRINGER under the “Lecture Notes in Computer Science” book series.</span><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">Topics</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">--------</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Medical imaging-based analysis using deep learning</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Medical signal-based analysis using deep learning</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Medical image reconstruction using deep learning</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Deep learning-based medical imaging applications</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Image description by means of deep learning techniques</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Deep learning model selection in medical imaging</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">Important Dates</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">---------------------</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- May 22nd : results released for MICCAI'17 papers</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- June 12th (11:59pm PST) : DLMIA'17 paper submission deadline</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- July 11th : DLMIA'17 paper notification of acceptance</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- July 17th : DLMIA'17 Camera-ready version submission</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Workshop Date: TBD (Full Day)</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">Invited Speakers</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">----------------------</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Le Lu, National Institutes of Health</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Chris Pal, University of Montreal</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- S. Kevin Zhou (To be confirmed), Siemens Healthineers</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">Website</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">-----------</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- <a href="http://cs.adelaide.edu.au/~dlmia3/" target="_blank">http://cs.adelaide.edu.au/~d<wbr>lmia3/</a></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">Organization</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">-----------------</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px"><br></div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Gustavo Carneiro, University of Adelaide, Australia</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- João Manuel R. S. Tavares, Universidade do Porto, Portugal</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Andrew P. Bradley, University of Queensland, Australia</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- João Paulo Papa, Universidade Estadual Paulista, Brazil</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Jacinto C. Nascimento, Instituto Superior Tecnico, Portugal</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Vasileios Belagiannis, University of Oxford, UK</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Jaime S. Cardoso, Universidade do Porto, Portugal</div><div style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.800000190734863px">- Zhi Lu, University of South Australia, Australia</div></div></div>