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Interpretable and Annotation-Efficient Learning for Medical Image Computing

Name: Interpretable and Annotation-Efficient Learning for Medical Image Computing
Brand: Springer Nature Switzerland AG
SKU: 33266137
Price: 53.79 EUR
Availability: InStock
Author: Badri Roysam
ISBN: 9783030611651

Pedro Henriques Abreu

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 33266137

Verlag Springer Nature Switzerland AG, Oktober 2020

This book constitutes the refereed joint proceedings of the Third International Workshop on Interpre... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 33266137

132 b

53.79 € inkl. MwSt.

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This book constitutes the refereed joint proceedings of the Third International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2020, the Second International Workshop on Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data, MIL3ID 2020, and the 5th International Workshop on Large-scale Annotation of Biomedical data and Expert Label Synthesis, LABELS 2020, held in conjunction with the 23rd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020.The 8 full papers presented at iMIMIC 2020, 11 full papers to MIL3ID 2020, and the 10 full papers presented at LABELS 2020 were carefully reviewed and selected from 16 submissions to iMIMIC, 28 to MIL3ID, and 12 submissions to LABELS. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. MIL3ID deals with best practices in medical image learning with label scarcity and data imperfection. The LABELS papers present a variety of approaches for dealing with a limited number of labels, from semi-supervised learning to crowdsourcing.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Interpretable and Annotation-Efficient Learning for Medical Image Computing

Autor Badri Roysam, Kevin Zhou, Steve Jiang, Ngan Le, Khoa Luu, Raphael Sznitman, Veronika Cheplygina, Diana Mateus, Emanuele Trucco, Hien van Nguyen, Samaneh Abbasi, Nicholas Heller, Pedro Henriques Abreu

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2020

Anzahl der Seiten 292

EAN 9783030611651

ISBN 3030611655

Libristo-Code 33266137

Verlag Springer Nature Switzerland AG

Gewicht 486

Abmessungen 155 x 235 x 18

Kategorie

EDV und Informationstechnologie > Informatik > Künstliche Intelligenz > Mustererkennung

Mathematik und Naturwissenschaften > Biologie, Biowissenschaften > Biowissenschaften, allgemein

EDV und Informationstechnologie > Datenbanken > Datenerfassung und -analyse

EDV und Informationstechnologie > Informatik > Bildverarbeitung

EDV und Informationstechnologie > Grafische und digitale Media-Anwendungen

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