KI-Beratung Beta

  • Produktbild: Shape in Medical Imaging
  • Produktbild: Shape in Medical Imaging
Band 12474

Shape in Medical Imaging International Workshop, ShapeMI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Proceedings

51,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.10.2020

Abbildungen

VIII, 156 p. 72 illus., 61 illus. in color.

Herausgeber

Martin Reuter + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

156

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

260 g

Auflage

1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-61055-5

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.10.2020

Abbildungen

VIII, 156 p. 72 illus., 61 illus. in color.

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

156

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

260 g

Auflage

1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-61055-5

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Ein neues Kapitel für Ihre Bücher

Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten Sie dafür eine Thalia Geschenkkarte.

Jetzt verkaufen
Jetzt verkaufen

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Shape in Medical Imaging
  • Produktbild: Shape in Medical Imaging
  • Methods.- Composition of Transformations in the Registration of Sets of Points or Oriented Points.- Uncertainty reduction in contour-based 3D/2D registration of bone surfaces.- Learning Shape Priors from Pieces.- Bi-invariant Two-Sample Tests in Lie Groups for Shape Analysis.- Learning.- Uncertain-DeepSSM: From Images to Probabilistic Shape Models.- D-Net: Siamese based Network for Arbitrarily Oriented Volume Alignment.- A Method for Semantic Knee Bone and Cartilage Segmentation with Deep 3D Shape Fitting Using Data From the Osteoarthritis Initiative.- Interpretation of Brain Morphology in Association to Alzheimer’s Disease Dementia Classification Using Graph Convolutional Networks on Triangulated Meshes.- Applications.- Combined Estimation of Shape and Pose for Statistical Analysis of Articulating Joints.- Learning a statistical full spine model from partial observations.- Morphology-based individual vertebrae classification.- Patient Specific Classification of Dental Root Canal and Crown Shape.