Data Engineering in Medical Imaging

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Springer Okt 2023, 2023

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Weakly Supervised Medical Image Segmentation through Dense Combinations of Dense Pseudo-Labels.- Whole Slide Multiple Instance Learning for Predicting Axillary Lymph Node Metastasis.- A Client-server Deep Federated Learning for Cross-domain Surgical Image Segmentation.- Pre-training with simulated ultrasound images for breast mass segmentation and classification.- Efficient Large Scale Medical Image Dataset Preparation for Machine Learning Applications.- A Self-supervised Approach for Detecting the Edges of Haustral Folds in Colonoscopy Video.- Procedurally Generated Colonoscopy and Laparoscopy Data For Improved Model Training Performance.- Improving Medical Image Classification in Noisy Labels Using Only Self-supervised Pretraining.- A Study on Using Transformer Encoding Techniques to Optimize Data-driven Volume-to-Surface Registration for Minimally Invasive Liver Interventions.- Vision Transformer-based Self-Supervised Learning for Ulcerative Colitis Grading in Colonoscopy.- Task-guided Domain Gap Reduction for Monocular Depth Prediction in Endoscopy.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 136 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783031449918

Título
Data Engineering in Medical Imaging
Autor
Binod Bhattarai
Editorial
Springer, Springer Okt 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3031449916
ISBN 13
9783031449918
Peso del artículo
219 gramos
Dimensiones
235x155x8 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Alemania

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