Machine Learning in Medical Imaging
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Okt 2019, 2019
- Tapa blanda
- Nuevo

Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -rain MR Image Segmentation in Small Dataset with Adversarial Defense and Task Reorganization.- Spatial Regularized Classification Network for Spinal Dislocation Diagnosis.- Globally-Aware Multiple Instance Classifier for Breast Cancer Screening.- Advancing Pancreas Segmentation in Multi-protocol MRI Volumes using Hausdorff-Sine Loss Function.- WSI-Net: Branch-based and Hierarchy-aware Network for Segmentation and Classification of Breast Histopathological Whole-slide Images.- Lesion Detection with Deep Aggregated 3D Contextual Feature and Auxiliary Information.- MSAFusionNet: Multiple Subspace Attention Based Deep Multi-modal Fusion Network.- DCCL: A Benchmark for Cervical Cytology Analysis.- Smartphone-Supported Malaria Diagnosis Based on Deep Learning.- Children's Neuroblastoma Segmentation using Morphological Features.- GFD Faster R-CNN: Gabor Fractal DenseNet Faster R-CNN for automatic detection of esophageal abnormalities in endoscopic images.- Deep Active Lesion Segmentation.- Infant Brain Deformable Registration Using Global and Local Label-Driven Deep Regression Learning.- A Relation Hashing Network Embedded with Prior Features for Skin Lesion Classification.- End-to-End Adversarial Shape Learning for Abdomen Organ Deep Segmentation.- Privacy-preserving Federated Brain Tumour Segmentation.- Residual Attention Generative Adversarial Networks for Nuclei Detection on Routine Colon Cancer Histology Images.- Semi-Supervised Multi-Task Learning With Chest X-Ray Images.- Novel Bi-directional Images Synthesis based on WGAN-GP with GMM-based Noise Generation.- Pseudo-labeled bootstrapping and multi-stage transfer learning for the classification and localization of dysplasia in Barrett's Esophagus.- Anatomy-Aware Self-supervised Fetal MRI Synthesis from Unpaired Ultrasound Images.- Boundary Aware Networks for Medical Image Segmentation.- Automatic Rodent Brain MRI Lesion Segmentation with Fully Convolutional Networks.- Morphological Simplification of Brain MR Images by Deep Learning for Facilitating Deformable Registration.- Joint Shape Representation and Classification for Detecting PDAC.- FusionNet: Incorporating Shape and Texture for Abnormality Detection in 3D Abdominal CT Scans.- Weakly supervised segmentation by a deep geodesic prior.- Ultrasound Liver Fibrosis Diagnosis using Multi-indicator guided Deep Neural Networks.- Correspondence-Steered Volumetric Descriptor Learning Using Deep Functional Maps.- Sturm: Sparse Tubal-Regularized Multilinear Regression for fMRI.- Improving Whole-Brain Neural Decoding of fMRI with Domain Adaptation.- Automatic Couinaud Segmentation from CT Volumes on Liver Using GLC-Unet.- Biomedical Image Segmentation by Retina-like Sequential Attention Mechanism Using Only A Few Training Images.- Conv-MCD: A Plug-and-Play Multi-task Module for Medical Image Segmentation.- Detecting abnormalities in resting-state dynamics: An unsupervised learning approach.- Distanced LSTM: Time-Distanced Gates in Long Short-Term MemoryModels for Lung Cancer Detection.- Dense-residual Attention Network for Skin Lesion Segmentation.- Confounder-Aware Visualization of ConvNets.- Detecting Lesion Bounding Ellipses With Gaussian Proposal Networks.- Modelling Airway Geometry as Stock Market Data using Bayesian Changepoint Detection.- Unsupervised Lesion Detection with Locally Gaussian Approximation.- A Hybrid Multi-atrous and Multi-scale Network for Liver Lesion Detection.- BOLD fMRI-based Brain Perfusion Prediction Using Deep Dilated Wide Activation Networks.- Jointly Discriminative and Generative Recurrent Neural Networks for Learning from fMRI.- Unsupervised Conditional Consensus Adversarial Network for Brain Disease Identification with Structural MRI.- A Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning Neural Tracker.- Weakly Supervised Confidence Learning for Brain MR Image Dense Parcellation.- Select, Attend, and Transfer: Light, Learnable Skip Connections.-.…
N° de ref. del artículo 9783030326913
- Título
- Machine Learning in Medical Imaging
- Autor
- Heung-Il Suk
- Editorial
- Springer, Springer Okt 2019
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030326918
- ISBN 13
- 9783030326913
- Peso del artículo
- 1066 gramos
- Dimensiones
- 235x155x39 mm
- Serie
- Libro 138 de 300: Lecture Notes in Computer Science
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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