Produktnummer:
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| Themengebiete: | active learning data annotations deep learning limited data machine learning medical images noisy data self-supervised learning semi-supervised learning unsupervised learning |
|---|---|
| Veröffentlichungsdatum: | 31.10.2023 |
| EAN: | 9783031471964 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 270 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Herausgeber: | Antani, Sameer Huang, Sharon Xiaolei Liang, Zhaohui Linguraru, Marius George Rajaraman, Sivaramakrishnan Xue, Zhiyun Yang, Feng Zamzmi, Ghada |
| Verlag: | Springer International Publishing |
| Untertitel: | Second International Workshop, MILLanD 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023, Proceedings |
Produktinformationen "Medical Image Learning with Limited and Noisy Data"
This book consists of full papers presented in the 2nd workshop of ”Medical Image Learning with Noisy and Limited Data (MILLanD)” held in conjunction with the 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2023).The 24 full papers presented were carefully reviewed and selected from 38 submissions. The conference focused on challenges and limitations of current deep learning methods applied to limited and noisy medical data and present new methods for training models using such imperfect data.
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