Machine Learning for Medical Image Reconstruction | Second International Workshop, MLMIR 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings
Florian Knoll (u. a.)
ISBN 10: 3030338428 ISBN 13: 9783030338428
Verlag: Springer, 2019
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Taschenbuch
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Machine Learning for Medical Image Reconstruction | Second International Workshop, MLMIR 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings | Florian Knoll (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | ix | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030338428 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 117467148
Inhaltsangabe:
This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Workshop on Machine Learning for Medical Reconstruction, MLMIR 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019.
The 24 full papers presented were carefully reviewed and selected from 32 submissions. The papers are organized in the following topical sections: deep learning for magnetic resonance imaging; deep learning for computed tomography; and deep learning for general image reconstruction.
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Bibliografische Details
Titel: Machine Learning for Medical Image ...
Verlag: Springer
Erscheinungsdatum: 2019
Einband: Taschenbuch
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Machine Learning for Medical Image Reconstruction: Second International Workshop, MLMIR 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, . (Lecture Notes in Computer Science, 11905)
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ISBN 10: 3030338428
ISBN 13: 9783030338428
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Workshop on Machine Learning for Medical Reconstruction, MLMIR 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019.The 24 full papers presented were carefully reviewed and selected from 32 submissions. The papers are organized in the following topical sections: deep learning for magnetic resonance imaging; deep learning for computed tomography; and deep learning for general image reconstruction. Artikel-Nr. 9783030338428
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