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Artikel-Nr. 22005478


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Herausgeber: 
  • Mark Jenkinson
  • Dimitris Metaxas
  • Henning Müller
  • Bjoern Menze
  • Georg Langs
  • Albert Montillo
  • Tal Arbel
  • M. Jorge Cardoso
  • Annemie Ribbens
  • Shaoting Zhang
  • William M. Wells III
  • B. Michael Kelm
  • Weidong Cai
  • Albert C.S. Chung
  • Medical Computer Vision and Bayesian and Graphical Models for Biomedical Imaging: MICCAI 2016 International Workshops, MCV and BAMBI, Athens, Greece,  
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Juli 2017  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Artificial Intelligence / Automated Pattern Recognition / C / computer science / Computer science—Mathematics / Computer Vision / Computeranwendungen in Industrie und Technologie / Health & safety aspects of IT
    ISBN:  9783319611877 
    EAN-Code: 
    9783319611877 
    Verlag:  Springer EN 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Serie:  #10081 - Lecture Notes in Computer Science  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 17 mm 
    Gewicht:  3635 gr 
    Seiten:  222 
    Illustration:  XIII, 222 p. 75 illus., schwarz-weiss Illustrationen 
    Zus. Info:  EUDR exemption - product or manufacturing materials placed on the market prior to 31.12.2025. 
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    Inhalt:
    This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the International Workshop on Medical Computer Vision, MCV 2016, and of the International Workshop on Bayesian and grAphical Models for Biomedical Imaging, BAMBI 2016, held in Athens, Greece, in October 2016, held in conjunction with the 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2016.
    The 13 papers presented in MCV workshop and the 6 papers presented in BAMBI workshop were carefully reviewed and selected from numerous submissions.
    The goal of the MCV workshop is to explore the use of "big data" algorithms for harvesting, organizing and learning from large-scale medical imaging data sets and for general-purpose automatic understanding of medical images.
    The BAMBI workshop aims to highlight the potential of using Bayesian or random field graphical models for advancing research in biomedical image analysis.

      



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