• 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

    Kidney and Kidney Tumor Segmentation

    MICCAI 2023 Challenge, KiTS 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023, Proceedings

    AvNicholas Heller,Andrew Wood

    Häftad, Engelska, 2024

    Del 14540 i serien Lecture Notes in Computer Science

    618 kr

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

    Beskrivning

    This book constitutes the Third International Challenge on Kidney and Kidney Tumor Segmentation, KiTS 2023, which was held in conjunction with the 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2023. The challenge took place in Vancouver, BC, Canada, on October 8, 2023.The 22 contributions presented in this book were carefully reviewed and selected from 29 submissions. This challenge aims to develop the best system for automatic semantic segmentation of kidneys, renal tumors and renal cysts.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2024-03-07
    • Mått:155 x 235 x 10 mm
    • Vikt:277 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:164
    • Förlag:Springer International Publishing AG
    • ISBN:9783031548055

    Utforska kategorier

    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT
    • Tillämpad datateknik inom Data och IT
    • Medicinsk bildbehandling inom Medicin

    Innehållsförteckning

    • Automated 3D Segmentation of Kidneys and Tumors in MICCAI KiTS 2023.- Exploring 3D U-Net Training Configurations and Post-Processing Strategies for the MICCAI 2023 Kidney and Tumor Segmentation Challenge.- Dynamic resolution network for kidney tumor segmentation.- Analyzing domain shift when using additional data for the MICCAI KiTS23 Challenge.- A Hybrid Network based on nnU-net and Swin Transformer for Kidney Tumor Segmentation.- Leveraging Uncertainty Estimation for Segmentation of Kidney, Kidney Tumor and Kidney Cysts.- An Ensemble of 2.5D ResUnet Based Models for Segmentation of Kidney and Masses.- Using Uncertainty Information for Kidney Tumor Segmentation.- Two-Stage Segmentation and Ensemble Modeling: Kidney Tumor Analysis in CT Images.- GSCA-Net: A global spatial channel attention network for kidney, tumor and cyst segmentation.- Genetic Algorithm enhanced nnU-Net for the MICCAI KiTS23 Challenge.- Two-Stage Segmentation Framework with Parallel Decoders for the Kidney and Kidney Tumor Segmentation.- 3d U-Net with ROI Segmentation of Kidneys and Masses in CT Scans.- Deep Learning-Based Hierarchical Delineation of Kidneys, Tumors, and Cysts in CT Images.- Cascade UNets for Kidney and Kidney Tumor Segmentation.- Cascaded nnU-Net for Kidney and Kidney Tumor Segmentation.- A Deep Learning Approach for the Segmentation of Kidney, Tumor and Cyst in Computed Tomography Scans.- Recursive learning reinforced by redefining the train and validation volumes of an Encoder-Decoder segmentation model.- Attention U-net for Kidney and Masses.- Advancing Kidney, Kidney Tumor, Cyst Segmentation: A Multi-Planner U-Net Approach for the KiTS23 Challenge.- 3D Segmentation of Kidneys, Kidney Tumors and Cysts on CT Images - KiTS23 Challenge.- Kidney and Kidney Tumor Segmentation via Transfer Learning.