Interpretable and Annotation-Efficient Learning for Medical Image Computing

Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing Okt 2020, 2020

3030611655 / 9783030611651

Serie: Buch 206 von 300 - Lecture Notes in Computer Science

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit 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 joint proceedings of the Third International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2020, the Second International Workshop on Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data, MIL3ID 2020, and the 5th International Workshop on Large-scale Annotation of Biomedical data and Expert Label Synthesis, LABELS 2020, held in conjunction with the 23rd International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2020, in Lima, Peru, in October 2020.The 8 full papers presented at iMIMIC 2020, 11 full papers to MIL3ID 2020, and the 10 full papers presented at LABELS 2020 were carefully reviewed and selected from 16 submissions to iMIMIC, 28 to MIL3ID, and 12 submissions to LABELS. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. MIL3ID deals with best practices in medical image learning with label scarcity and data imperfection. The LABELS papers present a variety of approaches for dealing with a limited number of labels, from semi-supervised learning to crowdsourcing. 316 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030611651

Titel
Interpretable and Annotation-Efficient Learning for Medical Image Computing
Autor
Jaime Cardoso
Verlag
Springer International Publishing Okt 2020
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030611655
ISBN-13
9783030611651
Artikelgewicht
482 Gramm
Abmessungen
235x155x18 mm
Serie
Buch 206 von 300: Lecture Notes in Computer Science

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