Liu mingxia (17 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2018
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 29 von 300. Buch 29 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Verlag: Springer 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 169 von 300. Buch 169 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 138 von 300. Buch 138 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Graph Learning in Medical Imaging: First International Workshop, Glmi 2019, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings
Zhang, Daoqiang (Editor)/ Zhou, Luping (Editor)/ Jie, Biao (Editor)/ Liu, Mingxia (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc 2020
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 169 von 300. Buch 169 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 169 von 300. Buch 169 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Verlag: Springer 2018
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Verlag: Springer 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 138 von 300. Buch 138 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Machine Learning in Medical Imaging: 10th International Workshop, Mlmi 2019, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings
Suk, Heung-il (Editor)/ Liu, Mingxia (Editor)/ Yan, Pingkun (Editor)/ Lian, Chunfeng (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 138 von 300. Buch 138 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Paperback. Zustand: Brand New. 410 pages. 9.25x6.10x1.73 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 169 von 300. Buch 169 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Graph Learning in Medical Imaging, GLMI 2019, held in conjunction with MICCAI 2019 in Shenzhen, China, in October 2019.The 21 full papers presented were carefully r…eviewed and selected from 42 submissions. The papers focus on major trends and challenges of graph learning in medical imaging and present original work aimed to identify new cutting-edge techniques and their applications in medical imaging.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 138 von 300. Buch 138 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the proceedings of the 10th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, MLMI 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019.The 78 papers presented in this volume were carefull…y reviewed and selected from 158 submissions.They focus on major trends and challenges in the 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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Verlag: Springer 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Graph Learning in Medical Imaging | First International Workshop, GLMI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings | Daoqiang Zhang (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | ix | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030358167 | Verantwort…liche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Verlag: Springer 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning in Medical Imaging | 10th International Workshop, MLMI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings | Heung-Il Suk (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xviii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030326913 | Verantwo…rtliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer 2018
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Buch 29 von 300. Buch 29 von 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the proceedings of the 9th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, MLMI 2018, held in conjunction with MICCAI 2018 in Granada, Spain, in September 2018.The 45 papers presented in this volume were carefully… reviewed and selected from 82 submissions. They focus on major trends and challenges in the area of machine learning in medical imaging and aim to identify new cutting-edge techniques and their use in medical imaging.
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Machine Learning in Medical Imaging: 11th International Workshop, Mlmi 2020, Held in Conjunction With Miccai 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Proceedings
Liu, Mingxia (Editor)/ Yan, Pingkun (Editor)/ Lian, Chunfeng (Editor)/ Cao, Xiaohuan (Editor)
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Paperback. Zustand: Brand New. 704 pages. 9.25x6.10x1.50 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. 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 pa…ndemic.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.
