Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the proceedings of the 11th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, MLMI 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020. The conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic.The 68 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 101 submissions. They focus on major trends and challenges in the above-mentioned area, aiming to identify new-cutting-edge techniques and their uses in medical imaging. Topics dealt with are: deep learning, generative adversarial learning, ensemble learning, sparse learning, multi-task learning, multi-view learning, manifold learning, and reinforcement learning, with their applications to medical image analysis, computer-aided detection and diagnosis, multi-modality fusion, image reconstruction, image retrieval, cellular image analysis, molecular imaging, digital pathology, etc.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783030598600

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Bibliografische Details

Titel: Machine Learning in Medical Imaging : 11th International Workshop, MLMI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Proceedings
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing
Erscheinungsjahr: 2020
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3030598608
ISBN-13: 9783030598600
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 38 mm
Gewicht: 1048 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

This book constitutes the proceedings of the 11th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, MLMI 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020. The conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic.

The 68 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 101 submissions. They focus on major trends and challenges in the above-mentioned area, aiming to identify new-cutting-edge techniques and their uses in medical imaging. Topics dealt with are: deep learning, generative adversarial learning, ensemble learning, sparse learning, multi-task learning, multi-view learning, manifold learning, and reinforcement learning, with their applications to medical image analysis, computer-aided detection and diagnosis, multi-modality fusion, image reconstruction, image retrieval, cellular image analysis, molecular imaging, digital pathology, etc.

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