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Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data

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Produktnummer: 18061455a111f942798629b232ce515ee4
Themengebiete: artificial intelligence ct image image analysis image reconstruction image segmentation imaging systems learning algorithms machine learning medical images medical imaging
Veröffentlichungsdatum: 12.10.2019
EAN: 9783030333904
Sprache: Englisch
Seitenzahl: 254
Produktart: Kartoniert / Broschiert
Herausgeber: Albarqouni, Shadi Cardoso, M. Jorge Jiang, Steve Kamnitsas, Konstantinos Le, Ngan Luu, Khoa Milletari, Fausto Nguyen, Hien V. Patel, Vishal Rieke, Nicola Roysam, Badri Wang, Qian Xu, Ziyue Zhou, Kevin
Verlag: Springer International Publishing
Untertitel: First MICCAI Workshop, DART 2019, and First International Workshop, MIL3ID 2019, Shenzhen, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
Produktinformationen "Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data"
This book constitutes the refereed proceedings of the First MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2019, and the First International Workshop on Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data, MIL3ID 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. DART 2019 accepted 12 papers for publication out of 18 submissions. The papers deal with methodological advancements and ideas that can improve the applicability of machine learning and deep learning approaches to clinical settings by making them robust and consistent across different domains. MIL3ID accepted 16 papers out of 43 submissions for publication, dealing with best practices in medical image learning with label scarcity and data imperfection.
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