Machine Learning in Medical Imaging : 12th International Workshop, MLMI 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2021
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the proceedings of the 12th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, MLMI 2021, held in conjunction with MICCAI 2021, in Strasbourg, France, in September 2021.\*The 71 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 92 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. \*The workshop was held virtually.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783030875886
- Titel
- Machine Learning in Medical Imaging : 12th International Workshop, MLMI 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings
- Autor
- Xiaohuan Cao
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2021
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3030875881
- ISBN-13
- 9783030875886
- Artikelgewicht
- 1.077 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x39 mm
The 71 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 92 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.
*The workshop was held virtually.„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
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