Machine Learning in Clinical Neuroimaging and Radiogenomics in Neuro-oncology
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Dez 2020, 2020
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book constitutes the refereed proceedings of the Third International Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging, MLCN 2020, and the Second International Workshop on Radiogenomics in Neuro-oncology, RNO-AI 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020.\*For MLCN 2020, 18 papers out of 28 submissions were accepted for publication. The accepted papers present novel contributions in both developing new machine learning methods and applications of existing methods to solve challenging problems in clinical neuroimaging. For RNO-AI 2020, all 8 submissions were accepted for publication. They focus on addressing the problems of applying machine learning to large and multi-site clinical neuroimaging datasets. The workshop aimed to bring together experts in both machine learning and clinical neuroimaging to discuss and hopefully bridge the existing challenges of applied machine learning in clinical neuroscience. \*The workshops were held virtually due to the COVID-19 pandemic.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 324 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030668426
- Titolo
- Machine Learning in Clinical Neuroimaging and Radiogenomics in Neuro-oncology
- Autore
- Seyed Mostafa Kia
- Editore
- Springer, Springer Dez 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030668428
- ISBN 13
- 9783030668426
- Peso dell'articolo
- 493 grammi
- Dimensioni
- 235x155x18 mm
- Serie
- Libro 252 di 300: Lecture Notes in Computer Science
For MLCN 2020, 18 papers out of 28 submissions were accepted for publication. The accepted papers present novel contributions in both developing new machine learning methods and applications of existing methods to solve challenging problems in clinical neuroimaging.
For RNO-AI 2020, all 8 submissions were accepted for publication. They focus on addressing the problems of applying machine learning to large and multi-site clinical neuroimaging datasets. The workshop aimed to bring together experts in both machine learning and clinical neuroimaging to discuss and hopefully bridge the existing challenges of applied machine learning in clinical neuroscience.
*The workshops were held virtually due to the COVID-19 pandemic.
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