دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: M. Jorge Cardoso, Ivor Simpson, Tal Arbel, Doina Precup, Annemie Ribbens (eds.) سری: Lecture Notes in Computer Science 8677 Theoretical Computer Science and General Issues ISBN (شابک) : 9783319122885, 9783319122892 ناشر: Springer International Publishing سال نشر: 2014 تعداد صفحات: 139 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 15 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Bayesian and grAphical Models for Biomedical Imaging: First International Workshop, BAMBI 2014, Cambridge, MA, USA, September 18, 2014, Revised Selected Papers به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مدلهای Bayesian و gr برای تصویربرداری زیست پزشکی: اولین کارگاه بین المللی ، BAMBI 2014 ، کمبریج ، MA ، ایالات متحده ، 18 سپتامبر 2014 ، مقالات منتخب تجدید نظر شده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب مجموعه مقالات داوری اولین کارگاه بین المللی بیزی و
مدل های گرافیکی برای تصویربرداری زیست پزشکی، BAMBI 2014، در
کمبریج، MA، ایالات متحده آمریکا، در سپتامبر 2014 به عنوان
رویداد ماهواره ای هفدهمین کنفرانس بین المللی محاسبات تصویر
پزشکی برگزار شد. و مداخله به کمک رایانه، MICCAI 2014.
11 مقاله کامل اصلاح شده ارائه شده به دقت بررسی و از بین
ارسالهای متعدد با جنبهای کلیدی در مدلسازی احتمالی اعمال
شده در تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی انتخاب شدند. اهداف این
کارگاه در مقایسه با سایر کارگاه ها به عنوان مثال. یادگیری
ماشینی در تصویربرداری پزشکی، تمرکز ریاضی قویتری بر مبانی
مدلسازی و استنتاج احتمالی دارند. این مقالات پتانسیل استفاده
از مدلهای گرافیکی میدانی بیزی یا تصادفی را برای پیشرفت
تحقیقات علمی در تجزیه و تحلیل تصویر زیست پزشکی یا برای پیشرفت
مدلسازی و تجزیه و تحلیل دادههای تصویربرداری پزشکی برجسته
میکنند.
This book constitutes the refereed proceedings of the First
International Workshop on Bayesian and grAphical Models for
Biomedical Imaging, BAMBI 2014, held in Cambridge, MA, USA,
in September 2014 as a satellite event of the 17th
International Conference on Medical Image Computing and
Computer Assisted Intervention, MICCAI 2014.
The 11 revised full papers presented were carefully reviewed
and selected from numerous submissions with a key aspect on
probabilistic modeling applied to medical image analysis. The
objectives of this workshop compared to other workshops, e.g.
machine learning in medical imaging, have a stronger
mathematical focus on the foundations of probabilistic
modeling and inference. The papers highlight the potential of
using Bayesian or random field graphical models for advancing
scientific research in biomedical image analysis or for the
advancement of modeling and analysis of medical imaging data.
Front Matter....Pages -
N3 Bias Field Correction Explained as a Bayesian Modeling Method....Pages 1-12
A Bayesian Approach to Distinguishing Interdigitated Muscles in the Tongue from Limited Diffusion Weighted Imaging....Pages 13-24
Optimal Joint Segmentation and Tracking of Escherichia Coli in the Mother Machine....Pages 25-36
Physiologically Informed Bayesian Analysis of ASL fMRI Data....Pages 37-48
Bone Reposition Planning for Corrective Surgery Using Statistical Shape Model: Assessment of Differential Geometrical Features....Pages 49-60
An Inference Language for Imaging....Pages 61-72
An MRF-Based Discrete Optimization Framework for Combined DCE-MRI Motion Correction and Pharmacokinetic Parameter Estimation....Pages 73-84
Learning Imaging Biomarker Trajectories from Noisy Alzheimer’s Disease Data Using a Bayesian Multilevel Model....Pages 85-94
Four Neuroimaging Questions that P-Values Cannot Answer (and Bayesian Analysis Can)....Pages 95-106
Spherical Topic Models for Imaging Phenotype Discovery in Genetic Studies....Pages 107-117
A Generative Model for Automatic Detection of Resolving Multiple Sclerosis Lesions....Pages 118-129
Back Matter....Pages -