Machine Learning in Clinical Neuroimaging and Radiogenomics in Neuro-oncology
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing Dez 2020, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit 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 Third International Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging, MLCN 2020, and the Second International Workshop on Radiogenomics in Neuro-oncology, RNO-AI 2020, held in conjunction with MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020.\*For MLCN 2020, 18 papers out of 28 submissions were accepted for publication. The accepted papers present novel contributions in both developing new machine learning methods and applications of existing methods to solve challenging problems in clinical neuroimaging.For RNO-AI 2020, all 8 submissions were accepted for publication. They focus on addressing the problems of applying machine learning to large and multi-site clinical neuroimaging datasets. The workshop aimed to bring together experts in both machine learning and clinical neuroimaging to discuss and hopefully bridge the existing challenges of applied machine learning in clinical neuroscience.\*The workshops were held virtually due to the COVID-19 pandemic. 324 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783030668426
- Título
- Machine Learning in Clinical Neuroimaging and Radiogenomics in Neuro-oncology
- Autor
- Seyed Mostafa Kia
- Editorial
- Springer International Publishing Dez 2020
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030668428
- ISBN 13
- 9783030668426
- Peso del artículo
- 493 gramos
- Dimensiones
- 235x155x18 mm
- Serie
- Libro 252 de 300: Lecture Notes in Computer Science
For MLCN 2020, 18 papers out of 28 submissions were accepted for publication. The accepted papers present novel contributions in both developing new machine learning methods and applications of existing methods to solve challenging problems in clinical neuroimaging.
For RNO-AI 2020, all 8 submissions were accepted for publication. They focus on addressing the problems of applying machine learning to large and multi-site clinical neuroimaging datasets. The workshop aimed to bring together experts in both machine learning and clinical neuroimaging to discuss and hopefully bridge the existing challenges of applied machine learning in clinical neuroscience.
*The workshops were held virtually due to the COVID-19 pandemic.
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