• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% rabatt på allt med kod: NYSTART10 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Systemvetenskap och AI

    Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, and Graphs in Biomedical Image Analysis

    Second International Workshop, UNSURE 2020, and Third International Workshop, GRAIL 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 8, 2020, Proceedings

    AvCarole H. Sudre,Hamid Fehri

    Häftad, Engelska, 2020

    Del 12443 i serien Lecture Notes in Computer Science

    547 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Workshop on Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, UNSURE 2020, and the Third International Workshop on Graphs in Biomedical Image Analysis, GRAIL 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020. The workshops were held virtually due to the COVID-19 pandemic.For UNSURE 2020, 10 papers from 18 submissions were accepted for publication. They focus on developing awareness and encouraging research in the field of uncertainty modelling to enable safe implementation of machine learning tools in the clinical world.GRAIL 2020 accepted 10 papers from the 12 submissions received. The workshop aims to bring together scientists that use and develop graph-based models for the analysis of biomedical images and to encourage the exploration of graph-based models for difficult clinical problems within a variety of biomedical imaging contexts.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2020-10-06
    • Mått:155 x 235 x 14 mm
    • Vikt:376 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:222
    • Förlag:Springer Nature Switzerland AG
    • ISBN:9783030603649

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Artificiell intelligens inom Data och IT
    • Tillämpad datateknik inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • UNSURE 2020.- Image registration via stochastic gradient Markov chain Monte Carlo.- RevPHiSeg: A Memory-Efficient Neural Network for Uncertainty Quantification.- Hierarchical brain parcellation with uncertainty.- Quantitative Comparison of Monte-Carlo Dropout Uncertainty Measures for Multi-Class Segmentation.- Uncertainty Estimation in Landmark Localization based on Gaussian Heatmaps.- Weight averaging impact on the uncertainty of retinal artery-venous segmentation.- Improving Pathological Distribution Measurements with Bayesian Uncertainty.- Improving Reliability of Clinical Models using Prediction Calibration.- Uncertainty Estimation in Medical Image Denoising with Bayesian Deep Image Prior.- Uncertainty Estimation for Assessment of 3D US Scan Adequacy and DDH Metric Reliability.- GRAIL 2020.- Clustering-based Deep Brain MultiGraph Integrator Network for Learning Connectional Brain Templates.- Detection of Discriminative Neurological Circuits Using Hierarchical GraphConvolutional Networks in fMRI Sequences.- Graph Matching Based Connectomic Biomarker with Learning for Brain Disorders.- Multi-Scale Profiling of Brain Multigraphs by Eigen-based Cross-Diffusion and Heat Tracing for Brain State Proling.- Graph Domain Adaptation for Alignment-Invariant Brain Surface Segmentation.- Min-cut Max-flow for Network Abnormality Detection: Application to Preterm Birth.- Geometric Deep Learning for Post-Menstrual Age Prediction based on the Neonatal White Matter Cortical Surface.- The GraphNet Zoo: An All-in-One Graph Based Deep Semi-Supervised Framework for Medical Image Classification.- Intraoperative Liver Surface Completion with Graph Convolutional VAE.- HACT-Net: A Hierarchical Cell-to-Tissue Graph Neural Network for Histopathological Image Classification.