• 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. Medicin
    2. Medicin: allmänt

    Foundation Models for General Medical AI

    Second International Workshop, MedAGI 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings

    AvZhongying Deng,Yiqing Shen

    Häftad, Engelska, 2024

    Del 15184 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 refereed proceedings from the Second International Workshop on Foundation Models for General Medical AI, MedAGI 2024, held in conjunction with the 27th International conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2024, in Marrakesh, Morocco in October 2024.The 17 papers included in this book were carefully reviewed and selected from 26 submissions. These papers provide insights into the current landscape of medical AI and foundation models, that can pave the way for the evolution of task-specific medical AI systems into more generalized frameworks capable of tackling a diverse range of tasks, datasets, and domains.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2024-10-03
    • Mått:155 x 235 x 11 mm
    • Vikt:289 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:174
    • Förlag:Springer International Publishing AG
    • ISBN:9783031734700

    Utforska kategorier

    • Medicin: allmänt inom Medicin
    • Övrig teknik och tillämpad vetenskap inom Naturvetenskap och teknik
    • Systemvetenskap och AI inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • .- FastSAM-3DSlicer: A 3D-Slicer Extension for 3D Volumetric Segment Anything Model with Uncertainty Quantification..- The Importance of Downstream Networks in Digital Pathology Foundation Models..- Temporal-spatial Adaptation of Promptable SAM Enhance Accuracy and Generalizability of cine CMR Segmentation..- Navigating Data Scarcity using Foundation Models: A Benchmark of Few-Shot and Zero-Shot Learning Approaches in Medical Imaging..- AutoEncoder-Based Feature Transformation with Multiple Foundation Models in Computational Pathology..- OSATTA: One-Shot Automatic Test Time Augmentation for Domain Adaptation..- Automating MedSAM by Learning Prompts with Weak Few-Shot Supervision..- SAT-Morph: Unsupervised Deformable Medical Image Registration using Vision Foundation Models with Anatomically Aware Text Prompt..- Promptable Counterfactual Diffusion Model for Unified Brain Tumor Segmentation and Generation with MRIs..- D- Rax: Domain-specific Radiologic assistant leveraging multi-modal data and eXpert model predictions..- Optimal Prompting in SAM for Few-Shot and Weakly Supervised Medical Image Segmentation..- UniCrossAdapter: Multimodal Adaptation of CLIP for Radiology Report Generation..- TUMSyn: A Text-Guided Generalist model for Customized Multimodal MR Image Synthesis..- SAMU: An Efficient and Promptable Foundation Model for Medical Image Segmentation..- Anatomical Embedding-Based Training Method for Medical Image Segmentation Foundation Models..- Boosting Vision-Language Models for Histopathology Classification: Predict all at once..- MAGDA: Multi-agent guideline-driven diagnostic assistance.