• 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

    6th International Workshop, UNSURE 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, Proceedings

    AvCarole H. Sudre,Raghav Mehta

    Häftad, Engelska, 2024

    Del 15167 i serien Lecture Notes in Computer Science

    730 kr

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

    Beskrivning

    This book constitutes the refereed proceedings of the 6th Workshop on Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, UNSURE 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, on October 10, 2024.The 20 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 28 submissions. They are organized in the following topical sections: annotation uncertainty; clinical implementation of uncertainty modelling and risk management in clinical pipelines; out of distribution and domain shift identification and management; uncertainty modelling and estimation.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2024-10-02
    • Mått:155 x 235 x 14 mm
    • Vikt:371 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:226
    • Förlag:Springer International Publishing AG
    • ISBN:9783031731570

    Utforska kategorier

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

    Innehållsförteckning

    • .- Annotation Uncertainty..- Uncertainty-Aware Bayesian Deep Learning with Noisy Training Labels for Epileptic Seizure Detection..- Active Learning for Scribble-based Diffusion MRI Segmentation..- FISHing in Uncertainty: Synthetic Contrastive Learning for Genetic Aberration Detection..- Diagnose with Uncertainty Awareness: Diagnostic Uncertainty Encoding Framework for Radiology Report Generation..- Clinical implementation of uncertainty modelling and risk management in clinical pipelines..- Making Deep Learning Models Clinically Useful - Improving Diagnostic Confidence in Inherited Retinal Disease with Conformal Prediction..- GUARDIAN: Guarding Against Uncertainty and Adversarial Risks in Robot-Assisted Surgeries..- Quality Control for Radiology Report Generation Models via Auxiliary Auditing Components..- Conformal Performance Range Prediction for Segmentation Output Quality Control..- Holistic Consistency for Subject-level Segmentation Quality Assessment in Medical Image Segmentation..- Out of distribution and domain shift identification and management..- CROCODILE: Causality aids RObustness via COntrastive DIsentangled LEarning..- Image-conditioned Diffusion Models for Medical Anomaly Detection..- Information Bottleneck-based Feature Weighting for Enhanced Medical Image Out-of-Distribution Detection..- Beyond Heatmaps: A Comparative Analysis of Metrics for Anomaly Localization in Medical Images..- Typicality excels Likelihood for Unsupervised Out-of-Distribution Detection in Medical Imaging..- Evaluating Reliability in Medical DNNs: A Critical Analysis of Feature and Confidence-Based OOD Detection..- Uncertainty-Aware Vision Transformers for Medical Image Analysis..- Uncertainty modelling and estimation..- Efficient Precision control in Object Detection Models for Enhanced and Reliable Ovarian Follicle Counting..- GLANCE: Combating Label Noise using Global and Local Noise Correction for Multi-Label Chest X-ray Classification..- Conformal Prediction and Monte Carlo Inference for Addressing Uncertainty in Cervical Cancer Screening..- INFORMER- Interpretability Founded Monitoring of Medical Image Deep Learning.