MICCAI 论文投稿须知翻译

2023年CCF会议最新截稿时间(偏计算机视觉CV和机器学习ML) CCF会议时间(实时更新) A类会议 会议简称 会议全称 截稿时间 会议时间 官方网址 CVPR2021 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition END END http://cvpr2021.thecvf.com/ IJCAI2021 International Joint Conference on Artificial Intelligence END 2021.08.21 https://ijcai-2 阅读详情

MICCAI 论文投稿须知翻译

以MICCAI 2021 PAPER SUBMISSION AND REBUTTAL GUIDELINES为例,每年投稿须知类似

作者信息和rebuttal

本文件包含了一些要点,我们希望这些要点将有助于作者准备提交给2021 MICCAI的文件,并应阅读MICCIAI审查过程内容:

1.论文征集

2.提交截止日期

3.手稿格式

4.审查流程

5.补充材料

6.反驳/回应指南

7可重复性研究

1.论文征集

MICCAI欢迎代表方法创新的手稿,从基础数学公式到创新整合,在学会感兴趣的领域。此外,我们鼓励在大型数据集或首次在人类可行性研究中提交绩效评估,这些研究严格且可重复地证明临床实践或研究环境中的临床相关性/可行性。方法论手稿应突出其超越最先进水平的进展,而评估/可行性研究将通过其设计的适当性、结论的可靠性以及先前类似研究的存在进行评估。

MICCAI感兴趣的主题包括但不限于:

  • 计算(综合)病理学

  • 计算解剖学和生理学

  • 计算机辅助诊断

  • 成像生物标记

  • 图像重建

  • 图像注册

  • 图像分割

  • 图像引导介入和手术

  • 成像与非成像生物标记物的整合

  • 介入模拟系统

  • 机器学习的可解释性和可解释性

  • 标签高效机器学习

  • 生物医学应用中的机器学习

  • 机器学习方法的进展

  • 结果/疾病预测

  • 群体成像和成像遗传学

  • 外科数据科学

  • 手术技能和工作流程分析

  • 混合、增强和虚拟现实

  • 生物医学成像中的可视化

为了促进平等和多样性,MICCAI组织者鼓励女性研究人员和其他代表性不足的群体提交意见。

2.提交截止日期

提交过程将包括两个阶段:

您将在2021 2月19日至2021 2月22日太平洋时间23:59登记您的提交意向。此登记只需要提交标题、完整作者列表、论文主题区域和手稿摘要。如果没有注册提交意向,您将无法提交完整的手稿。提交的文件可以在截止日期之前进行编辑,在以下完整的手稿提交截止日期之前不需要完整的论文。 完整的手稿提交截止日期为太平洋时间2021 3月3日23:59。不会延期。 请查看网站上的**会议时间表,了解审查日程的更多详情。 您应该使用会议管理工具包(CMT)网站提交。对于提交过程的两个阶段,有关如何注册提交意图以及如何浏览CMT提交站点的详细说明,请参阅CMT作者指南页面**。

论文提交系统将于2021 1月15日开放。

3.手稿格式和准备

论文应以可搜索的pdf格式以电子方式提交,遵循计算机科学讲义中的作者指南、LaTeX和MS Word模板。手稿最多应为8页(文本、图表和表格)加上最多2页的参考文献。不允许修改模板。不遵守格式指南将导致论文被立即拒绝。

MICCAI会议的审查过程将是双盲的,即作者的姓名将对区域主席和评审员隐藏,评审员和区域主席的姓名不会透露给作者。要做到这一点,论文必须在提交前适当匿名。根据项目主席的决定,如果论文公然违反匿名化规则,则可在未经进一步审查的情况下拒绝该论文。

为了避免作者和审稿人之间的利益冲突,必须在提交截止日期前将所有合著者信息和完整准确的域冲突列表输入提交表单。如果未披露完整作者身份和域冲突,您的论文可能会被拒绝。

有关如何在准备手稿时避免格式、匿名、抄袭和其他违规行为的更多信息,请阅读**如下内容**通过提交平台管理器提交给MICCAI:避免被拒绝。 每份文件必须与从CMT系统中选择的主要和次要区域一起提交。

作者还必须确定论文属于哪个流,即MIC、CAI或MICCAI。这些领域、流程和论文本身将用于使用CMT系统中嵌入的自动TPMS论文匹配系统生成建议的评审员和区域主席分配(参见**MICCAI评审流程**的第5和第6阶段)。

这些论文将由三名外部评审员和1-3名区域主席进行评估,以纳入MICCAI的科学计划。

4.审查流程

MICCAI网站更详细地描述了2021 MICCAI审查过程。在下文中,我们重点介绍了帮助作者顺利提交和审查过程的一些重要因素。

新颖性/影响声明:这份长达300个字符的声明应为将论文纳入会议提供主要论据。它应该澄清贡献的主要意义是建议方法的新颖性还是结论或结果的科学/临床影响。请注意,此声明将对审阅者和区域主席可见,不应指明作者或其机构。

多伦多论文匹配系统:通过向MICCAI提交论文,作者同意审查过程,并了解论文由多伦多论文匹配体系处理,以将每个稿件与最佳区域主席和审稿人匹配。

双盲审查:MICCAI审查是双盲的,因为作者不知道其论文的区域主席/审稿人的姓名,区域主席/审核人不知道作者的姓名。作者应避免在致谢(如同事和授权ID)或引文中提供可能识别他们的信息。避免提供可能识别任何作者的网站链接。违反任何这些准则都可能导致拒绝,而无需进一步审查。如果你需要引用你同时提交给MICCAI的不同论文,你应该(1)引用这些论文(保持匿名),(2)在论文正文中说明为什么你的MICCAI论文与那些同时提交的论文有显著不同,以及(3)在补充材料中包含这些论文的匿名版本。

评论的发布:2021 MICCAI的新功能是,我们打算在MICCIAI网站上公开已接受论文的评论和反驳(不披露评论人姓名)。通过向MICCAI提交论文,作者同意审查过程,并理解,如果他们的论文被接受发表,论文的评论也将被发表,包括潜在的负面评论。

arXiv/BioRxiv:我们意识到,随着发表技术报告和arXiv论文的普及,有时审稿人可能会知道论文的作者。强烈建议审查人员在arXiv中搜索他们负责审查的提交文件。即使他们偶然发现了这些信息,也不鼓励他们在制定审查时使用这些信息。 arXiv论文不被认为是先前的工作,因为它们没有经过同行评审。因此,不需要引用这些论文,并且要求审稿人不要惩罚未引用arXiv提交的论文。

一稿多投/多次提交:所有MICCAI 2021提交的文件必须是原件,不得在其他地方发布或考虑发布(arXiv.org明确除外,作为MICCAI-贡献的预发布形式) 通过向MICCAI提交手稿,作者承认他们的作品之前未出版,未被接受出版,也未在任何同行评审场所(包括期刊、会议和研讨会)以实质上类似的形式进行出版审查。此外,在审查期间,还没有或将不会向任何其他会议、研讨会或期刊提交内容实质上类似的论文。 提交人还证明,他们没有向2021 MICCAI提交实质上类似的提交文件。违反任何这些条件都将导致拒绝。

双重提交政策的目标是:(i)在MICCAI上首次发布令人兴奋的新作品,以及(ii)避免重复审稿人的工作。 我们的政策基于以下特定定义:“出版物”,就双重提交政策而言,被视为在同行评审后被接受出版的超过三页的书面作品。

特别是,出版物的定义不取决于此类被接受的书面作品是否出现在正式程序中,也不取决于组织者是否声明此类作品“算作出版物”。请注意,这种定义不考虑大学技术报告或arXiv预印品,这些通常未经同行评审。同样,在口头陈述中提及正在审查的作品也不被视为以前的出版物。

然而,如果出版物的长度超过3页(包括引文),则该出版物的定义不包括同行评审的研讨会论文,即使这些论文未出现在研讨会会议记录中。根据这一定义,提交给MICCAI的任何材料都不应与之前的出版物或其他同时提交的材料有实质性重叠。根据经验,MICCAI提交的材料应少于以前出版物的20%。

学术剽窃:我们将积极检查剽窃行为。剽窃是一种严重的犯罪行为,包括使用他人出版物的文字或结果,而不给予信用或提供适当的参考。也不允许自我剽窃,例如重复使用作者自己以前出版物中的数字和部分文本。评审员和地区主席可以识别此类剽窃行为,并被要求将这些行为提交给MICCAI组织委员会,该委员会将进行调查,在严重情况下,将这些行为转交给MICCAI协会,以确定进一步的行动。

利益冲突:在我们这样一个网络化的社区中,利益冲突是不可避免的。为了处理此类冲突,MICCAI项目主席将依靠作者、审稿人和区域主席的专业行为,并辅以自动化手段。 在以往的会议中,出现了这样的情况,即作者在从最后提交截止日期到最后准备好相机或最后提交MICCAI相关特别问题的期刊的任何阶段修改了作者列表。尽管这样做可能有合理的理由(例如,需要额外的临床合作者进行额外的实验),但作者列表中的任何更改都应在提交前以书面形式告知项目主席。特别是,在决定过程的任何阶段,将直接或间接参与手稿的任何人包括为共同作者是不可接受的,无论是作为审稿人、区域主席还是作为组织委员会的一部分;这包括任何直接后续出版物(如MICCAI特别期刊)。

出版:所有被接受的论文将在会议前两周内由施普林格计算机科学讲义提供。希望提交专利的作者应该明白,论文的正式公开披露时间是在会议前两周,或是作者公开披露的时间,以先到者为准。会议认为论文在会议前两周出版之前是保密的,但注意到在审查和制作过程中,多个组织将有权访问,因此寻求专利的人应与其知识产权顾问讨论申请日期。会议不承担提前披露的责任。

MICCAI论文受标准LCNS版权协议约束。提交给MICCAI的论文在正式接受出版之前不得与媒体讨论。违反禁运将导致该文件从会议和会议记录中删除。 出席责任:作者同意,如果论文被接受,至少有一位作者将注册参加会议并在那里提交论文。在接受纸质申请时,我们将通知作者如何获得签证申请所需的邀请函,以帮助加快这一过程。MICCAI 2021将提供参加和在线展示的机会。只有当第一作者是所有论文的第一作者时,第一作者才能通过一次注册提交多篇论文。

出席会议:作者同意,如果论文被接受,至少有一位作者将注册参加会议并在那里提交论文。在接受纸质申请时,我们将通知作者如何获得签证申请所需的邀请函,以帮助加快这一过程。MICCAI 2021将提供参加和在线展示的机会。只有当第一作者是所有论文的第一作者时,第一作者才能通过一次注册提交多篇论文。

5.补充材料

虽然审稿人可以获得这些补充材料,但他们没有义务对其进行审查,而且论文本身必须包含所有必要的信息和插图。作者将能够在以MICCAI提交格式提交论文时以附加图像、表格和公式证明的形式提交补充材料。这些材料不得超过两页,且不得带有任何识别标记。作者不应提交超出图和表标题、方程中变量的定义或定理的详细证明的文本材料。标题不应超过100个单词。此外,作者可以提交代码,并附上如何运行代码的说明,而无需任何识别标记。此外,作者可以提交补充视频,而无需任何识别标记。我们鼓励作者使用MP4编解码器(如AVI中的DivX)提交视频。此外,请提交一个README文本文件,其中包含每个视频,说明所使用的确切编解码器以及可以下载编解码器的URL。所有补充材料必须是独立的,并压缩成一个文件。

6.反驳/回应指南

2021 MICCAI的新特点是,我们打算在MICCIAI网站上公开对已接受论文的评论和反驳(不披露评论员姓名)。通过向MICCAI提交论文,作者同意审查过程,并理解,如果他们的论文被接受发表,论文的评论也将被发表,包括潜在的负面评论。

rebuttal/回应过程的目标是

  • 对于早期被接受的论文:作者(可选)对审稿人的发现中的误解或不准确作出回应。这可能有助于通知口头奖和奖项的选择。回复将与评审意见一起发布。

  • 对于边缘论文:为作者提供机会,突出审查者发现的可能误解或不准确之处,并告知区域主席的最终建议。如果论文被接受,反驳将与审稿人的评论一起发表。

有效的反驳只关注主要的批评。试图解决审查中的每一个小问题是没有帮助的。通过优先考虑和关注主要问题,并将通常与同一问题相关的多个审查者评论分为几个主要类别,您向区域主席表明您理解审查中提供的高级别信息。 请在提出批评之前对其进行总结或重新表述,并澄清您要回应的评论

虽然反驳的空间有限,但如果通过将回应浓缩到要点来适当利用,这是一种有效的方式,可以让区域主席知道您理解审查者的担忧,并对审查中提出的问题有有效的答案,或者确定某些审查者的评论是虚假的或未经证实的。 一个有效的反驳通过解释你在论文中提供了必要信息的地方来解决审稿人的批评,或许可以进一步澄清。

不要承诺扩展你的论文以解决审稿人提出的所有问题,因为你将无法对你的文章进行实质性修改,而且很可能你没有足够的空间添加到论文中。这些承诺很可能不会被认真对待。

好的rebuttal应该是礼貌的;对抗不会给论文带来任何附加价值。然而,如果你觉得你收到的评论不够礼貌,或者你提出了虚假或未经证实的论点,你可以简洁地反驳,你应该指出这一点。

7.可复制研究

MICCAI致力于可复制的研究。在2021的MICCAI中,我们强烈鼓励作者沿着三个方向改进其研究的可再现性:开放数据、开放实施、适当的评估设计和报告。在可能的情况下,我们邀请作者使用开放数据,或将他们的数据和代码提供给其他研究人员开放访问。提交后,作者将被要求填写一份**再现性检查表**,说明他们的提交在多大程度上符合这些标准。我们鼓励审评员和区域主席在评估提交的材料时考虑到工作的可重复性。

MICCAI欢迎关于高度创新和开创性的方法、系统或技术的手稿,这些方法、系统和技术的评估和性能评估可能仅限于概念验证或小型验证研究。鼓励作者和审稿人考虑、论证和证明某篇论文是否属于此类。

MICCAI还欢迎主要贡献是证明一种或多种现有技术的(相对)影响或临床价值,或根据新问题或背景调整/采用最先进方法的翻译稿件。这些手稿应以适当的评估设计和协议为基础,这些设计和协议代表了图像分析、机器学习和统计设计中的最佳实践。

写在最后

投稿的文章由于各种原因还没到审稿阶段,就因为格式等问题被desk-rejected,作者肯定会很不爽,会觉得不公平和不友好。但是,如果把这类格式有问题的文章接收了,会对那些认真、仔细准备论文的作者不公平!

祝愿所有人投稿的文章一切顺利!

MICCAI 2024 每日一篇论文 纯纯直读 CUTS:用于多粒度无监督医学图像分割的深度学习和拓扑框架 主要贡献包括: CUTS 是一种新颖的无监督框架,采用双阶段方法:首先,它生成图像像素块的嵌入图像,通过卷积编码器训练嵌入,然后使用数据凝聚技术将这些像素块聚类为不同粒度的分割。 针对每个阶段的优化目标,结合图像内重建和局部路径重建。 使用基于多尺度、拓扑引导的数据粗粒度匹配方法,通过图像自适应聚类,生成多粒度分割。 应用我们的框架来分割由视网膜图像和脑部MRI图像组成的医学图像数据集。我们通过定性和定量的度量方法评估CUTS的性能,并将其与其他无监督方法和监督方法进行比较。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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