| Título : |
Machine Learning in Medical Imaging : 12th International Workshop, MLMI 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Lian, Chunfeng, ; Cao, Xiaohuan, ; Rekik, Islem, ; Xu, Xuanang, ; Yan, Pingkun, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XVIII, 704 p. 248 ilustraciones, 232 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-87589-3 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Visión por computador Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Ingeniería Informática y Redes Reconocimiento de patrones automatizado Biología Computacional y de Sistemas |
| Índice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas del 12.º Taller internacional sobre aprendizaje automático en imágenes médicas, MLMI 2021, celebrado junto con MICCAI 2021, en Estrasburgo, Francia, en septiembre de 2021.* Los 71 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 92 presentaciones. Se centran en las principales tendencias y desafíos en el área mencionada anteriormente, con el objetivo de identificar nuevas técnicas de vanguardia y sus usos en imágenes médicas. Los temas tratados son: aprendizaje profundo, aprendizaje generativo adversario, aprendizaje conjunto, aprendizaje disperso, aprendizaje multitarea, aprendizaje multivista, aprendizaje múltiple y aprendizaje por refuerzo, con sus aplicaciones al análisis de imágenes médicas, detección y diagnóstico asistido por computadora, fusión multimodal, reconstrucción de imágenes, recuperación de imágenes, análisis de imágenes celulares, imágenes moleculares, patología digital, etc. *El taller se realizó de manera virtual. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Machine Learning in Medical Imaging : 12th International Workshop, MLMI 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Lian, Chunfeng, ; Cao, Xiaohuan, ; Rekik, Islem, ; Xu, Xuanang, ; Yan, Pingkun, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVIII, 704 p. 248 ilustraciones, 232 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-87589-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Visión por computador Inteligencia artificial Ingeniería Informática Red de computadoras Sistemas de reconocimiento de patrones Bioinformática Ingeniería Informática y Redes Reconocimiento de patrones automatizado Biología Computacional y de Sistemas |
| Índice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro constituye las actas del 12.º Taller internacional sobre aprendizaje automático en imágenes médicas, MLMI 2021, celebrado junto con MICCAI 2021, en Estrasburgo, Francia, en septiembre de 2021.* Los 71 artículos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados y seleccionados de 92 presentaciones. Se centran en las principales tendencias y desafíos en el área mencionada anteriormente, con el objetivo de identificar nuevas técnicas de vanguardia y sus usos en imágenes médicas. Los temas tratados son: aprendizaje profundo, aprendizaje generativo adversario, aprendizaje conjunto, aprendizaje disperso, aprendizaje multitarea, aprendizaje multivista, aprendizaje múltiple y aprendizaje por refuerzo, con sus aplicaciones al análisis de imágenes médicas, detección y diagnóstico asistido por computadora, fusión multimodal, reconstrucción de imágenes, recuperación de imágenes, análisis de imágenes celulares, imágenes moleculares, patología digital, etc. *El taller se realizó de manera virtual. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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