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Machine Learning in Clinical Neuroimaging

Name: Machine Learning in Clinical Neuroimaging
Brand: Springer, Berlin
SKU: 43967451
Price: 59.19 EUR
Availability: InStock
Author: Ahmed Abdulkadir
ISBN: 9783031448577

6th International Workshop, MLCN 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8-12, 2023, Proceedings

Ahmed Abdulkadir

Deepti R. Bathula

Nicha C. Dvornek

Sindhuja Govindarajan

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 43967451

Verlag Springer, Berlin, November 2022

This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Workshop on Machine Learning... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 43967451

145 b

59.19 € inkl. MwSt.

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This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging, MLCN 2023, held in Conjunction with MICCAI 2023 in Vancouver, Canada, in October 2023. The book includes 16 papers which were carefully reviewed and selected from 28 full-length submissions.The 6th international workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging (MLCN 2023) aims to bring together the top researchers in both machine learning and clinical neuroscience as well as tech-savvy clinicians to address two main challenges: 1) development of methodological approaches for analyzing complex and heterogeneous neuroimaging data (machine learning track); and 2) filling the translational gap in applying existing machine learning methods in clinical practices (clinical neuroimaging track).The papers are categorzied into topical sub-headings on Machine Learning and Clinical Applications.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Machine Learning in Clinical Neuroimaging

Autor Ahmed Abdulkadir, Deepti R. Bathula, Nicha C. Dvornek, Sindhuja Govindarajan, Mohamad Habes, Vinod Kumar, Esten Leonardsen, Thomas Wolfers, Yiming Xiao

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2023

Anzahl der Seiten 184

EAN 9783031448577

Libristo-Code 43967451

Verlag Springer, Berlin

Gewicht 267

Abmessungen 155 x 235

Kategorie

EDV und Informationstechnologie > Informatik > Künstliche Intelligenz > Maschinelles Sehen, Bildverstehen

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