<html dir="ltr">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
<style type="text/css" id="owaParaStyle"></style>
</head>
<body fpstyle="1" ocsi="0">
<div style="direction: ltr;font-family: Tahoma;color: #000000;font-size: 10pt;">
<div style="color: rgb(34, 34, 34); font-family: arial, sans-serif; font-size: 12.8000001907349px; background-color: rgb(255, 255, 255);">
<b>** Call for Papers **</b></div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); font-family: arial, sans-serif; font-size: 12.8000001907349px; background-color: rgb(255, 255, 255);">
<br>
</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); font-family: arial, sans-serif; font-size: 12.8000001907349px; background-color: rgb(255, 255, 255);">
We are pleased to announce the 1st <b>Machine Learning meets Medical Imaging workshop</b> (<font color="#1155cc"><u><a href="https://sites.google.com/site/icml2015mi/" target="_blank" style="color: rgb(17, 85, 204);">https://sites.<wbr>google.com/site/icml2015mi/</a></u></font>)
 held in conjunction with the <b>International Conference on Machine Learning</b>(<a href="http://icml.cc/" target="_blank" style="color: rgb(17, 85, 204);">http://icml.cc</a>) 2015, in Lille France, on<b> 11th July 2015</b>.</div>
<div style="color: rgb(34, 34, 34); font-family: arial, sans-serif; font-size: 12.8000001907349px; background-color: rgb(255, 255, 255);">
<div><br>
</div>
<div>Developments in machine learning have opened up novel opportunities in knowledge discovery, analysis, visualisation and reconstruction of medical image datasets. However, medical images also pose several particular challenges for standard approaches, for
 instance, lack of data availability, poor image quality or dedicated training requirements. This workshop will cover both theoretical aspects as well as effective applications of machine learning. We are honoured to have the following <b>invited speakers</b> presenting:</div>
<div>* <font color="#0000ff">Bertrand Thirion</font> (Research Director, Parietal Team, INRIA)</div>
<div>* <font color="#0000ff">John Ashburner</font> (Professor, Functional Imaging Laboratory, University College London)</div>
<div>* <font color="#0000ff">Marleen de Bruijne</font> (Professor, Erasmus Medical Center, Rotterdam, University of Copenhagen)</div>
<div>* <font color="#0000ff">Ben Glocker</font> (Lecturer, Biomedical Image Analysis Group, Imperial College London)</div>
<div><br>
</div>
<div>We invite innovative contributions in machine learning applied to all areas of medical imaging. Topics of interest include, but are not limited to:</div>
<div>- Medical image analysis (segmentation, labelling, registration)</div>
<div>- Modeling spaces of medical images</div>
<div>- Learning on datasets of medical data</div>
<div>- Classification and retrieval</div>
<div>- Dimensionality reduction and sparse techniques</div>
<div>- Deep learning with medical applications</div>
<div>- Medical image reconstruction (CT, PET, MRI)</div>
<div>Selected papers will be published in Springer format.</div>
<div><br>
</div>
<div>Original submissions will be accepted in the <a href="http://www.springer.com/computer/lncs?SGWID=0-164-6-793341-0" target="_blank" style="color: rgb(17, 85, 204);">LNCS format</a>, 6 to 8 pages, single column.</div>
<div><br>
</div>
<div><b>** Important dates ** </b>:</div>
<div>- Deadline for submissions:<font color="#ff0000"> ** <b>1st May 2015 23:59 PST</b> **</font></div>
<div>- Notification of acceptance: 10th May 2015</div>
<div>- ICML early registration deadline: 15th May 2015</div>
<div>- Machine learning meets medical imaging workshop: <b>11th July 2015</b></div>
<div><br>
</div>
<div>For further information contact the organisers Kanwal Bhatia (<a href="mailto:k.bhatia@imperial.ac.uk" target="_blank" style="color: rgb(17, 85, 204);">k.bhatia@imperial.ac.uk</a>) or Hervé Lombaert (<a href="mailto:herve.lombaert@inria.fr" target="_blank" style="color: rgb(17, 85, 204);">herve.lombaert@inria.fr</a>).</div>
</div>
</div>
</body>
</html>