Medical Computer Vision and Bayesian and Graphical Models for Biomedical Imaging
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Jul 2017, 2017
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the International Workshop on Medical Computer Vision, MCV 2016, and of the International Workshop on Bayesian and grAphical Models for Biomedical Imaging, BAMBI 2016, held in Athens, Greece, in October 2016, held in conjunction with the 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2016.The 13 papers presented in MCV workshop and the 6 papers presented in BAMBI workshop were carefully reviewed and selected from numerous submissions.The goal of the MCV workshop is to explore the use of 'big data' algorithms for harvesting, organizing and learning from large-scale medical imaging data sets and for general-purpose automatic understanding of medical images.The BAMBI workshop aims to highlight the potential of using Bayesian or random field graphical models for advancing research in biomedical image analysis. 236 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783319611877
- Titolo
- Medical Computer Vision and Bayesian and Graphical Models for Biomedical Imaging
- Autore
- Henning Müller
- Editore
- Springer International Publishing Jul 2017
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319611879
- ISBN 13
- 9783319611877
- Peso dell'articolo
- 365 grammi
- Dimensioni
- 235x155x13 mm
This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the International Workshop on Medical Computer Vision, MCV 2016, and of the International Workshop on Bayesian and grAphical Models for Biomedical Imaging, BAMBI 2016, held in Athens, Greece, in October 2016, held in conjunction with the 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2016.
The 13 papers presented in MCV workshop and the 6 papers presented in BAMBI workshop were carefully reviewed and selected from numerous submissions.
The goal of the MCV workshop is to explore the use of "big data” algorithms for harvesting, organizing and learning from large-scale medical imaging data sets and for general-purpose automatic understanding of medical images.
The BAMBI workshop aims to highlight the potential of using Bayesian or random field graphical models for advancing research in biomedical image analysis.
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