Graphs in Biomedical Image Analysis : 6th International Workshop, GRAIL 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2025
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Workshop on Graphs in Biomedical Image Analysis, GRAIL 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, in Marrakesh, Morocco, on October 6, 2024. The 12 full papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 19 submissions.The papers cover a wide range of topics, such as deep/machine learning on graphs; probabilistic graphical models for biomedical data analysis; signal processing on graphs for biomedical image analysis; explainable AI (XAI) methods in geometric deep learning; big data analysis with graphs; graphs for small data sets; semantic graph research in medicine; modeling and applications of graph symmetry/equivariance; or graph generative models.
Codice articolo 9783031832420
- Titolo
- Graphs in Biomedical Image Analysis : 6th International Workshop, GRAIL 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings
- Autore
- Anees Kazi
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031832426
- ISBN 13
- 9783031832420
- Peso dell'articolo
- 248 grammi
- Dimensioni
- 235x155x9 mm
This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Workshop on Graphs in Biomedical Image Analysis, GRAIL 2024, held in conjunction with MICCAI 2024, in Marrakesh, Morocco, on October 6, 2024. The 12 full papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 19 submissions.
The papers cover a wide range of topics, such as deep/machine learning on graphs; probabilistic graphical models for biomedical data analysis; signal processing on graphs for biomedical image analysis; explainable AI (XAI) methods in geometric deep learning; big data analysis with graphs; graphs for small data sets; semantic graph research in medicine; modeling and applications of graph symmetry/equivariance; or graph generative models.
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