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Ontology Engineering for Imprecise Knowledge Management | Implementations, Findings and Frameworks
Sprache: Englisch
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2009
ISBN 10: 3838306120 ISBN 13: 9783838306124
Taschenbuch. Zustand: Neu. Ontology Engineering for Imprecise Knowledge Management | Implementations, Findings and Frameworks | Muhammad Abulaish | Taschenbuch | 224 S. | Englisch | 2009 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783838306124 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation : Overview, Approaches, and Challenges
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation : Overview, Approaches, and Challenges
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation: Overview, Approaches, and Challenges
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Ontology Engineering for Imprecise Knowledge Management: Implementations, Findings and Frameworks
Sprache: Englisch
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2009
ISBN 10: 3838306120 ISBN 13: 9783838306124
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation: Overview, Approaches, and Challenges
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation : Overview, Approaches, and Challenges
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation : Overview, Approaches, and Challenges
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation: Overview, Approaches, and Challenges
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation: Overview, Approaches, and Challenges
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation (Hardcover)
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: new. Hardcover. Apply revolutionary deep learning technology to the fast-growing field of medical image segmentation Precise medical image segmentation is rapidly becoming one of the most important tools in medical research, diagnosis, and treatment. The potential for deep learning, a technology which is already revolutionizing practice across hundreds of subfields, is immense. The prospect of using deep learning to address the traditional shortcomings of image segmentation demands close inspection and wide proliferation of relevant knowledge. Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation meets this demand with a comprehensive introduction and its growing applications. Covering foundational concepts and its advanced techniques, it offers a one-stop resource for researchers and other readers looking for a detailed understanding of the topic. It is deeply engaged with the main challenges and recent advances in the field of deep-learning-based medical image segmentation. Readers will also find: Analysis of deep learning models, including FCN, UNet, SegNet, Dee Lab, and many moreDetailed discussion of medical image segmentation divided by area, incorporating all major organs and organ systemsRecent deep learning advancements in segmenting brain tumors, retinal vessels, and inner ear structuresAnalyzes the effectiveness of deep learning models in segmenting lung fields for respiratory disease diagnosisExplores the application and benefits of Generative Adversarial Networks (GANs) in enhancing medical image segmentationIdentifies and discusses the key challenges faced in medical image segmentation using deep learning techniquesProvides an overview of the latest advancements, applications, and future trends in deep learning for medical image analysis Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation is ideal for academics and researchers working with medical image segmentation, as well as professionals in medical imaging, data science, and biomedical engineering. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation: Overview, Approaches, and Challenges
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Internationale AusgabeDEEP LEARNING APPLICATIONS IN MEDICAL IMAGE SEGMENTATION OVERVIEW APPROACHES AND CHALLENGES (HB 2025)
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Verlag: JOHN WILEY NP (ORIGINAL)45, 2025
ISBN 10: 1394245335 ISBN 13: 9781394245338
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