Machine Learning in Medical Imaging : 4th International Workshop, MLMI 2013, Held in Conjunction with MICCAI 2013, Nagoya, Japan, September 22, 2013, Proceedings

Name: Machine Learning in Medical Imaging : 4th International Workshop, MLMI 2013, Held in Conjunction with MICCAI 2013, Nagoya, Japan, September 22, 2013, Proceedings
Author: Unbekannt
ISBN: 9783319022666

Unbekannt

Lingua: inglese

Editore: Springer, 2013

3319022660 / 9783319022666

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Zustand: Sehr gut | Seiten: 276 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book constitutes the refereed proceedings of the 4th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, MLMI 2013, held in conjunction with the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2013, in Nagoya, Japan, in September 2013. The 32 contributions included in this volume were carefully reviewed and selected from 57 submissions. They focus on major trends and challenges in the area of machine learning in medical imaging and aim to identify new cutting-edge techniques and their use in medical imaging.

Codice articolo 24111930/12

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Titolo: Machine Learning in Medical Imaging : 4th International Workshop, MLMI 2013, Held in Conjunction with MICCAI 2013, Nagoya, Japan, September 22, 2013, Proceedings
Autore: Unbekannt
Editore: Springer
Anno di pubblicazione: 2013
Condizione: Sehr gut
Rilegatura: Brossura
Lingua: inglese
ISBN 10: 3319022660
ISBN 13: 9783319022666
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Contenuti

Unsupervised Deep Learning for Hippocampus Segmentation in 7.0 Tesla MR Images.- Integrating Multiple Network Properties for MCI Identification.- Learning-Boosted Label Fusion for Multi-atlas Auto-Segmentation.- Volumetric Segmentation of Key Fetal Brain Structures in 3D Ultrasound.- Sparse Classification with MRI Based Markers for Neuromuscular Disease Categorization.- Fully Automatic Detection of the Carotid Artery from Volumetric Ultrasound Images Using Anatomical Position-Dependent LBP Features.- A Transfer-Learning Approach to Image Segmentation Across Scanners by Maximizing Distribution Similarity.- A New Algorithm of Electronic Cleansing for Weak Faecal-Tagging CT Colonography.- A Unified Approach to Shape Model Fitting and Non-rigid Registration.- A Bayesian Algorithm for Image-Based Time-to-Event Prediction.- Patient-Specific Manifold Embedding of Multispectral Images Using Kernel Combinations.- fMRI Analysis with Sparse Weisfeiler-Lehman Graph Statistics.- Patch-Based Segmentation without Registration: Application to Knee MRI.- Flow-Based Correspondence Matching in Stereovision.- Thickness NETwork (ThickNet) Features for the Detection of Prodromal AD.- Metric Space Structures for Computational Anatomy.- Discriminative Group Sparse Representation for Mild Cognitive Impairment Classification.- Temporally Dynamic Resting-State Functional Connectivity Networks for Early MCI Identification.- An Improved Optimization Method for the Relevance Voxel Machine.- Disentanglement of Session and Plasticity Effects in Longitudinal fMRI Studies.- Identification of Alzheimer’s Disease Using Incomplete Multimodal Dataset via Matrix Shrinkage and Completion.- On Feature Relevance in Image-Based Prediction Models: An Empirical Study.- Decision Forests with Spatio-Temporal Features for Graph-Based Tumor Segmentation in 4D Lung CT.- Improving Probabilistic Image Registration via Reinforcement Learning and Uncertainty Evaluation.- HEp-2 Cell Image Classification: A Comparative Analysis.- A 2.5D Colon Wall Flattening Model for CT-Based Virtual Colonoscopy.- Augmenting Auto-context with Global Geometric Features for Spinal Cord Segmentation.- Large-Scale Manifold Learning Using an Adaptive Sparse Neighbor Selection Approach for Brain Tumor Progression Prediction.- Ensemble Universum SVM Learning for Multimodal Classification of Alzheimer’s Disease.- Joint Sparse Coding Spatial Pyramid Matching for Classification of Color Blood Cell Image.- Multi-task Sparse Classifier for Diagnosis of MCI Conversion to AD with Longitudinal MR Images.- Sparse Multimodal Manifold-Regularized Transfer Learning for MCI Conversion Prediction.

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Informazioni sul diritto di recesso

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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

Effetti del recesso

In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.

Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.

Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Buchpark, Trebbin, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica a:

La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.