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9789811389290 - Hybrid Machine Intelligence for Medical Image Analysis (Studies in Computational Intelligence, 841, Band 841) (4 Ergebnisse)
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Hybrid Machine Intelligence for Medical Image Analysis.
Buch 357 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
XVI, 293 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Computational Intelligence, Volume 841. Sprache: Englisch.
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Hybrid Machine Intelligence for Medical Image Analysis (Studies in Computational Intelligence, 841)
Buch 357 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbZustand: New. In.
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Hybrid Machine Intelligence for Medical Image Analysis
Buch 357 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 312 pages. 9.25x6.10x0.83 inches. In Stock.
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Hybrid Machine Intelligence for Medical Image Analysis
Buch 357 von 538: Studies in Computational IntelligenceSprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2019
ISBN 10: 9811389292 ISBN 13: 9789811389290
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book discusses the impact of machine learning and computational intelligent algorithms on medical image data processing, and introduces the latest trends in machine learning technologies and computational intelligence for intelligent medical image analysis. The topics covered include automated region of interest detection of magnetic resonance images based on center of gravity; brain tumor detection through low-level features detection; automatic MRI image segmentation for brain tumor detection using the multi-level sigmoid activation function; and computer-aided detection of mammographic lesions using convolutional neural networks.
