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9780367483456 - Handbook of Texture Analysis: AI-Based Medical Imaging Applications (16 resultados)
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Handbook of Texture Analysis: AI-Based Medical Imaging Applications, Volume. 2
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Handbook of Texture Analysis
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Handbook of Texture Analysis : Ai-based Medical Imaging Applications
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Handbook of Texture Analysis : Ai-based Medical Imaging Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Handbook of Texture Analysis: AI-Based Medical Imaging Applications
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Handbook of Texture Analysis : Ai-based Medical Imaging Applications
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Handbook of Texture Analysis : Ai-based Medical Imaging Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Handbook of Texture Analysis: AI-Based Medical Imaging Applications
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Handbook of Texture Analysis
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Handbook of Texture Analysis: AI-Based Medical Imaging Applications
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Handbook of Texture Analysis
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The major goals of texture research in computer vision are to understand, model, and process texture and, ultimately, to simulate the human visual learning process using computer technologies. In the last decade, artificial intelligence has been revolutionized by machine learning and big data approaches, outperforming human prediction on a wide range of problems. In particular, deep learning convolutional neural networks (CNNs) are particularly well suited to texture analysis. This volume presents important branches of texture analysis methods which find a proper application in AI-based medical image analysis. This book:Discusses first-order, second-order statistical methods, local binary pattern (LBP) methods, and filter bank-based methodsCovers spatial frequency-based methods, Fourier analysis, Markov random fields, Gabor filters, and Hough transformationDescribes advanced textural methods based on DL as well as BD and advanced applications of texture to medial image segmentationIs aimed at researchers, academics, and advanced students in biomedical engineering, image analysis, cognitive science, and computer science and engineeringThis is an essential reference for those looking to advance their understanding in this applied and emergent field. 272 pp. Englisch.
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Handbook of Texture Analysis
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
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Handbook of Texture Analysis
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Handbook of Texture Analysis
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Ayman El-Baz is a Distinguished Professor at University of Louisville, Kentucky, United States and University of Louisville at Alamein International University (UofL-AIU), New Alamein City, Egypt. Dr. El-Baz earned his B.Sc. and M.Sc. degrees in e.
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Handbook of Texture Analysis : AI-Based Medical Imaging Applications
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The major goals of texture research in computer vision are to understand, model, and process texture and, ultimately, to simulate the human visual learning process using computer technologies. In the last decade, artificial intelligence has been revolutionized by machine learning and big data approaches, outperforming human prediction on a wide range of problems. In particular, deep learning convolutional neural networks (CNNs) are particularly well suited to texture analysis. This volume presents important branches of texture analysis methods which find a proper application in AI-based medical image analysis. This book:Discusses first-order, second-order statistical methods, local binary pattern (LBP) methods, and filter bank-based methodsCovers spatial frequency-based methods, Fourier analysis, Markov random fields, Gabor filters, and Hough transformationDescribes advanced textural methods based on DL as well as BD and advanced applications of texture to medial image segmentationIs aimed at researchers, academics, and advanced students in biomedical engineering, image analysis, cognitive science, and computer science and engineeringThis is an essential reference for those looking to advance their understanding in this applied and emergent field.
