<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
<style type="text/css" style="display:none;"><!-- P {margin-top:0;margin-bottom:0;} --></style>
</head>
<body dir="ltr">
<div id="divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif;" dir="ltr">
<p><span style="font-size: 10pt;">----------------------------------------------------------</span><br>
</p>
<div style="color: rgb(0, 0, 0);"><font size="2"><span style="font-size:10pt;">
<div class="PlainText">Apologies if you receive this more than once.<br>
----------------------------------------------------------<br>
 <br>
GRAIL@MICCAI2023 - 1st CALL FOR PAPERS <br>
<br>
5th Workshop on GRaphs in biomedicAl Image anaLysis in conjunction with MICCAI, Vancouver<br>
<br>
Abstract/Paper submission deadline:  7th/14th July 2023 <br>
<br>
See details <a href="https://grail-miccai.github.io/">https://grail-miccai.github.io/</a><br>
<br>
GRAIL 2023 is the fifth international workshop on GRaphs in biomedicAl Image anaLysis, organized as a satellite event of MICCAI 2023 in Vancouver (online event). Applications of GNNs in medicine are numerous, ranging from medical imaging and shape understanding,
 brain connectomics, population models, and patient multi-omics to the discovery and design of novel drugs and therapeutics. With this workshop, we aim to provide a platform for understanding and application of graph-based models as versatile and powerful tools
 in biomedical image analysis and beyond. Compared to our previous GRAIL installments, we specifically encourage submissions in the areas of explainable GNNs, graph models in computer-aided surgery/intervention, unstructured medical big data, and semantic knowledge
 (scene/knowledge graphs).<br>
<br>
The workshop will feature invited keynote speakers, as well as oral and poster presentations of original research.<br>
<br>
Submission guidelines<br>
Authors are invited to submit papers describing original research with length between 8 to 12 pages (including text, figures and tables, and references). Papers should be anonymous and formatted using the LNCS template (<a href="https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines">https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines</a>).<br>
All accepted full papers will be published as a joint MICCAI Workshop proceeding in the
<a href="https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines">
https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines</a>.
<br>
<br>
Submissions are welcomed at: <br>
<a href="https://cmt3.research.microsoft.com/GRAIL2023/Submission/Index">https://cmt3.research.microsoft.com/GRAIL2023/Submission/Index</a><br>
The submission system will open on 1st June 2023<br>
<br>
Important Dates<br>
Abstract Submission:             07 July 2023<br>
Paper Submission deadline:  14 July 2023<br>
Reviews due:             31 July 2023<br>
Author Notification:             04 August 2023<br>
Camera-ready papers due:    11 August 2023<br>
Workshop proceedings due        TBA<br>
Workshop date:           TBA<br>
<br>
<br>
Conference Topics<br>
<br>
In more detail, the scope of methodology topics includes but is not limited to:<br>
Deep/machine learning on graphs with regular and irregular structures<br>
Probabilistic graphical models for biomedical data analysis<br>
Signal processing on graphs for biomedical image analysis, including non-learning based approaches<br>
Explainable AI (XAI) methods in geometric deep learning<br>
Big data analysis with graphs<br>
Semantic graph research in medicine: Scene graphs and knowledge graphs<br>
Modeling and applications of graph symmetry and equivariance<br>
Graph generative models <br>
Combination of graphs with other SOTA domains (e.g. self-supervised learning, federated learning)<br>
<br>
Applications covered include but are not limited to: <br>
Image segmentation, registration, classification<br>
Graph representations in pathology imaging and whole-slide image analysis<br>
Graph-based approaches in intra-operative surgical support<br>
Graph-based shape modeling and dimensionality reduction<br>
Graphs for large scale patient population analyses<br>
Combining multimodal/multi-omics data through graph structures<br>
Graph analysis of brain networks and connectomics<br>
<br>
<br>
Organizing committee<br>
Seyed-Ahmad Ahmadi, NVIDIA, Germany<br>
Anees Kazi, Technical University Munich (TUM), Germany<br>
Kamilia Mullakaeva, Technical University Munich (TUM), Germany<br>
Bartlomiej Papiez, University of Oxford, UK<br>
<br>
<br>
Additional links<br>
Webpage: <a href="https://grail-miccai.github.io/">https://grail-miccai.github.io/</a><br>
Email: grail.miccai@gmail.com<br>
Twitter: <a href="https://twitter.com/GRAIL2023">https://twitter.com/GRAIL2023</a><br>
<br>
<br>
<br>
<br>
</div>
</span></font></div>
</div>
</body>
</html>