Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, and Graphs in Biomedical Image Analysis
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Okt 2020, 2020
- 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 refereed proceedings of the Second International Workshop on Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, UNSURE 2020, and the Third International Workshop on Graphs in Biomedical Image Analysis, GRAIL 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020. The workshops were held virtually due to the COVID-19 pandemic.For UNSURE 2020, 10 papers from 18 submissions were accepted for publication. They focus on developing awareness and encouraging research in the field of uncertainty modelling to enable safe implementation of machine learning tools in the clinical world.GRAIL 2020 accepted 10 papers from the 12 submissions received. The workshop aims to bring together scientists that use and develop graph-based models for the analysis of biomedical images and to encourage the exploration of graph-based models for difficult clinical problems within a variety of biomedical imaging contexts. 244 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030603649
- Titolo
- Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, and Graphs in Biomedical Image Analysis
- Autore
- Carole H. Sudre
- Editore
- Springer International Publishing Okt 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030603644
- ISBN 13
- 9783030603649
- Peso dell'articolo
- 376 grammi
- Dimensioni
- 235x155x14 mm
- Serie
- Libro 207 di 300: Lecture Notes in Computer Science
For UNSURE 2020, 10 papers from 18 submissions were accepted for publication. They focus on developing awareness and encouraging research in the field of uncertainty modelling to enable safe implementation of machine learning tools in the clinical world.
GRAIL 2020 accepted 10 papers from the 12 submissions received. The workshop aims to bring together scientists that use and develop graph-based models for the analysis of biomedical images and to encourage the exploration of graph-based models for difficult clinical problems within a variety of biomedical imaging contexts.
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