TÃtulo : |
Modeling, Analysis, and Visualization of Anisotropy |
Tipo de documento: |
documento electrónico |
Autores: |
Schultz, Thomas, ; Özarslan, Evren, ; Hotz, Ingrid, |
Mención de edición: |
1 ed. |
Editorial: |
[s.l.] : Springer |
Fecha de publicación: |
2017 |
Número de páginas: |
X, 407 p. 150 ilustraciones en color. |
ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-61358-1 |
Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
Palabras clave: |
Ãlgebras lineales Matemáticas Visualización de información Visión por computador Ãlgebra lineal Ciencias e IngenierÃa Computacional Visualización de datos e información |
Clasificación: |
|
Resumen: |
Este libro se centra en el modelado, procesamiento y visualización de la anisotropÃa, independientemente del contexto en el que surge, utilizando herramientas matemáticas de última generación. Como tal, difiere sustancialmente de las obras de referencia convencionales, que se centran en una aplicación particular. Abarca los siguientes temas: (i) la estructura geométrica de los tensores, (ii) métodos estadÃsticos para el procesamiento de campos tensoriales, (iii) desafÃos en el mapeo de la conectividad neuronal y la mecánica estructural, (iv) procesamiento de la incertidumbre y (v) visualización de representaciones de orden superior. Además de contribuciones de investigación originales, proporciona revisiones esclarecedoras. Este libro multidisciplinario es el sexto de una serie que tiene como objetivo fomentar el intercambio cientÃfico entre comunidades que emplean tensores y otras representaciones de orden superior de datos dependientes de la dirección. Una cantidad significativa de los capÃtulos fueron escritos en coautorÃa con los participantes del taller titulado Enfoques multidisciplinarios para datos multivalorados: modelado, visualización, análisis, que se llevó a cabo en Dagstuhl, Alemania, en abril de 2016. Ofrece un recurso valioso para quienes trabajan en el campo de los datos multidireccionales, inspiraciones vitales para el desarrollo de nuevos modelos y técnicas esenciales de análisis y visualización, promoviendo asà el estado del arte en estudios que involucran anisotropÃa. |
Nota de contenido: |
Part I: Features and Visualization -- Part II: Image Processing and Analysis -- Part III: Diffusion Modeling and Microstructure -- Part IV: Tractography -- Part V: Machine Learning Approaches. |
Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Modeling, Analysis, and Visualization of Anisotropy [documento electrónico] / Schultz, Thomas, ; Özarslan, Evren, ; Hotz, Ingrid, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - X, 407 p. 150 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-61358-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: |
Ãlgebras lineales Matemáticas Visualización de información Visión por computador Ãlgebra lineal Ciencias e IngenierÃa Computacional Visualización de datos e información |
Clasificación: |
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Resumen: |
Este libro se centra en el modelado, procesamiento y visualización de la anisotropÃa, independientemente del contexto en el que surge, utilizando herramientas matemáticas de última generación. Como tal, difiere sustancialmente de las obras de referencia convencionales, que se centran en una aplicación particular. Abarca los siguientes temas: (i) la estructura geométrica de los tensores, (ii) métodos estadÃsticos para el procesamiento de campos tensoriales, (iii) desafÃos en el mapeo de la conectividad neuronal y la mecánica estructural, (iv) procesamiento de la incertidumbre y (v) visualización de representaciones de orden superior. Además de contribuciones de investigación originales, proporciona revisiones esclarecedoras. Este libro multidisciplinario es el sexto de una serie que tiene como objetivo fomentar el intercambio cientÃfico entre comunidades que emplean tensores y otras representaciones de orden superior de datos dependientes de la dirección. Una cantidad significativa de los capÃtulos fueron escritos en coautorÃa con los participantes del taller titulado Enfoques multidisciplinarios para datos multivalorados: modelado, visualización, análisis, que se llevó a cabo en Dagstuhl, Alemania, en abril de 2016. Ofrece un recurso valioso para quienes trabajan en el campo de los datos multidireccionales, inspiraciones vitales para el desarrollo de nuevos modelos y técnicas esenciales de análisis y visualización, promoviendo asà el estado del arte en estudios que involucran anisotropÃa. |
Nota de contenido: |
Part I: Features and Visualization -- Part II: Image Processing and Analysis -- Part III: Diffusion Modeling and Microstructure -- Part IV: Tractography -- Part V: Machine Learning Approaches. |
Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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