Data Engineering in Medical Imaging (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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Paperback. This book constitutes the proceedings of the Third MICCAI Workshop on Data Engineering in Medical Imaging, DEMI 2025, held in conjunction with the 28th International conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2025, in Daejeon, South Korea, on September 27, 2025.The 24 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 33 submissions. These papers focus on the topic of data engineering in medical imaging and address open questions in the field. The workshop welcomes various approaches such as data and label augmentation, active learning and active synthesis, federated learning, multimodal learning, self-supervised learning, and large-scale data management and data quality assessment. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
N° de ref. del artículo 9783032080080
- Título
- Data Engineering in Medical Imaging (Paperback)
- Autor
- Binod Bhattarai
- Editorial
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3032080088
- ISBN 13
- 9783032080080
This book constitutes the proceedings of the Third MICCAI Workshop on Data Engineering in Medical Imaging, DEMI 2025, held in conjunction with the 28th International conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2025, in Daejeon, South Korea, on September 27, 2025.
The 24 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 33 submissions. These papers focus on the topic of data engineering in medical imaging and address open questions in the field. The workshop welcomes various approaches such as data and label augmentation, active learning and active synthesis, federated learning, multimodal learning, self-supervised learning, and large-scale data management and data quality assessment.
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