Yan pingkun (109 Ergebnisse)
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Machine Learning in Medical Imaging : Third International Workshop, Mlmi 2012, Held in Conjunction With Miccai 2012, Nice, France, October 1, 2012, Revised Selected Papers
Wang, Fei (EDT); Shen, Dinggang (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Suzuki, Kenji (EDT)
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Machine Learning in Medical Imaging : 4th International Workshop, Mlmi 2013, Held in Conjunction With Miccai 2013, Nagoya, Japan, September 22, 2013, Proceedings
Wu, Guorong (EDT); Zhang, Daoqiang (EDT); Shen, Dinggang (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Suzuki, Kenji (EDT)
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Machine Learning in Medical Imaging : 10th International Workshop, Mlmi 2019, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings
Suk, Heung-il (EDT); Liu, Mingxia (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Lian, Chunfeng (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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Paperback or Softback. Zustand: New. Machine Learning in Medical Imaging: First International Workshop, MLMI 2010, Held in Conjunction with MICCAI 2010, Beijing, China, September 20, 2010. Book.
Machine Learning in Medical Imaging : Third International Workshop, Mlmi 2012, Held in Conjunction With Miccai 2012, Nice, France, October 1, 2012, Revised Selected Papers
Wang, Fei (EDT); Shen, Dinggang (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Suzuki, Kenji (EDT)
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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Machine Learning in Medical Imaging : 10th International Workshop, Mlmi 2019, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings
Suk, Heung-il (EDT); Liu, Mingxia (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Lian, Chunfeng (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE, 2011
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Paperback. Zustand: New. 2011th. This book constitutes the refereed proceedings of the Second International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging, MLMI 2011, held in conjunction with MICCAI 2011, in Toronto, Canada, in September 2011. The 44 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 74 sub…missions. The papers focus on major trends in machine learning in medical imaging aiming to identify new cutting-edge techniques and their use in medical imaging.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2010
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Prostatic adenocarcinoma (CAP) is the second most common malignancy with an estimated 190,000 new cases in the USA in 2010 (Source: American Cancer Society), and is the most frequently diagnosed cancer among men. If CAP is caught early, men have a high, five-year survival rate. Unfortunately t…here is no standardized ima- based screening protocol for early detection of CAP (unlike for breast cancers). In the USA high levels of prostate-specific antigen (PSA) warrant a trans-rectal ultrasound (TRUS) biopsy to enable histologic confirmation of presence or absence of CAP. With recent rapid developments in multi-parametric radiological imaging te- niques (spectroscopy, dynamic contrast enhanced MR imaging, PET, RF ultrasound), some of these functional and metabolic imaging modalities are allowing for definition of high resolution, multi-modal signatures for prostate cancer in vivo. Distinct com- tational and technological challenges for multi-modal data registration and classifi- tion still remain in leveraging this multi-parametric data for directing therapy and optimizing biopsy. Additionally, with the recent advent of whole slide digital sc- ners, digitized histopathology has become amenable to computerized image analysis. While it is known that outcome of prostate cancer (prognosis) is highly correlated with Gleason grade, pathologists often have difficulty in distinguishing between interme- ate Gleason grades from histopathology. Development of computerized image analysis methods for automated Gleason grading and predicting outcome on histopathology have to confront the significant computational challenges associated with working these very large digitized images. With recent rapid developments in multi-parametric radiological imaging te- niques (spectroscopy, dynamic contrast enhanced MR imaging, PET, RF ultrasound), some of these functional and metabolic imaging modalities are allowing for definition of high resolution, multi-modal signatures for prostate cancer in vivo. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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PF. Zustand: New.
Machine Learning in Medical Imaging : Third International Workshop, Mlmi 2012, Held in Conjunction With Miccai 2012, Nice, France, October 1, 2012, Revised Selected Papers
Wang, Fei (EDT); Shen, Dinggang (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Suzuki, Kenji (EDT)
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Verlag: Springer, 2019
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Paperback. Zustand: New.
Machine Learning in Medical Imaging : Third International Workshop, Mlmi 2012, Held in Conjunction With Miccai 2012, Nice, France, October 1, 2012, Revised Selected Papers
Wang, Fei (EDT); Shen, Dinggang (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Suzuki, Kenji (EDT)
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Machine Learning in Medical Imaging : 10th International Workshop, Mlmi 2019, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings
Suk, Heung-il (EDT); Liu, Mingxia (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Lian, Chunfeng (EDT)
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Verlag: Springer, 2019
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Machine Learning in Medical Imaging : 4th International Workshop, Mlmi 2013, Held in Conjunction With Miccai 2013, Nagoya, Japan, September 22, 2013, Proceedings
Wu, Guorong (EDT); Zhang, Daoqiang (EDT); Shen, Dinggang (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Suzuki, Kenji (EDT)
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Machine Learning in Medical Imaging: Third International Workshop, MLMI 2012, Held in Conjunction with MICCAI 2012, Nice, France, October 1, 2012, . Vision, Pattern Recognition, and Graphics)
Wang, Fei (Editor) / Shen, Dinggang (Editor) / Yan, Pingkun (Editor) / Suzuki, Kenji (Editor)
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Paperback. Zustand: Brand New. revised edition. 277 pages. 9.25x0.65x6.10 inches. In Stock.
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Machine Learning in Medical Imaging : 10th International Workshop, Mlmi 2019, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings
Suk, Heung-il (EDT); Liu, Mingxia (EDT); Yan, Pingkun (EDT); Lian, Chunfeng (EDT)
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