Mihaela Pop; Maxime Sermesant; Jichao Zhao; Shuo L Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges 9783030120283

Варианты приобретения

Цена: 46570.00T
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: 258 шт.
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Mihaela Pop; Maxime Sermesant; Jichao Zhao; Shuo L
Название: Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges
ISBN: 9783030120283
Издательство: Springer
Классификация:

Сетевое оборудование

Извлечение знаний из данных

Искусственный интеллект

Экспертные системы / системы баз знаний

Машинное зрение

ISBN-10: 3030120287
Обложка/Формат: Soft cover
Страницы: 487
Вес: 0.77 кг.
Дата издания: 2019
Серия: Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics
Язык: English
Издание: 1st ed. 2019
Иллюстрации: 192 illustrations, color; 24 illustrations, black and white; xiv, 487 p. 216 illus., 192 illus. in color.
Размер: 234 x 156 x 26
Читательская аудитория: Professional & vocational
Основная тема: Computer Science
Подзаголовок: 9th International Workshop, STACOM 2018, Held in Conjunction with MICCAI 2018, Granada, Spain, September 16, 2018, Revised Selected Papers
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the 9th International Workshop on Statistical Atlases and Computational Models of the Heart: Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges, STACOM 2018, held in conjunction with MICCAI 2018, in Granada, Spain, in September 2018. The 52 revised full workshop papers were carefully reviewed and selected from 60 submissions. The topics of the workshop included: cardiac imaging and image processing, machine learning applied to cardiac imaging and image analysis, atlas construction, statistical modelling of cardiac function across different patient populations, cardiac computational physiology, model customization, atlas based functional analysis, ontological schemata for data and results, integrated functional and structural analyses, as well as the pre-clinical and clinical applicability of these methods.
Дополнительное описание: Cardiac imaging and image processing.- Machine learning applied to cardiac imaging and image analysis.- Atlas construction.- Statistical modelling of cardiac function across different patient populations.- Cardiac computational physiology.- Model customiz

Statistical Atlases and Computational Models of the Heart. Atrial Segmentation and LV Quantification Challenges, Mihaela Pop; Maxime Sermesant; Jichao Zhao; Shuo L