Data Engineering in Medical Imaging : Third MICCAI Workshop, DEMI 2025, Held in Conjunction with MICCAI 2025, Daejeon, South Korea, September 27, 2025, Proceedings
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the proceedings of the Third MICCAI Workshop on Data Engineering in Medical Imaging, DEMI 2025, held in conjunction with the 28th International conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2025, in Daejeon, South Korea, on September 27, 2025.The 24 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 33 submissions. These papers focus on the topic of data engineering in medical imaging and address open questions in the field. The workshop welcomes various approaches such as data and label augmentation, active learning and active synthesis, federated learning, multimodal learning, self-supervised learning, and large-scale data management and data quality assessment.
Codice articolo 9783032080080
- Titolo
- Data Engineering in Medical Imaging : Third MICCAI Workshop, DEMI 2025, Held in Conjunction with MICCAI 2025, Daejeon, South Korea, September 27, 2025, Proceedings
- Autore
- Razvan Caramalau
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3032080088
- ISBN 13
- 9783032080080
- Peso dell'articolo
- 417 grammi
- Dimensioni
- 235x155x15 mm
This book constitutes the proceedings of the Third MICCAI Workshop on Data Engineering in Medical Imaging, DEMI 2025, held in conjunction with the 28th International conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2025, in Daejeon, South Korea, on September 27, 2025.
The 24 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 33 submissions. These papers focus on the topic of data engineering in medical imaging and address open questions in the field. The workshop welcomes various approaches such as data and label augmentation, active learning and active synthesis, federated learning, multimodal learning, self-supervised learning, and large-scale data management and data quality assessment.
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