ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018: 21st International Conference, Granada, Spain, September 16-20, 2018, Proceedings, Part III

دانلود کتاب محاسبات تصویر پزشکی و مداخله به کمک رایانه – MICCAI 2018: بیست و یکمین کنفرانس بین المللی، گرانادا، اسپانیا، 16-20 سپتامبر 2018، مجموعه مقالات، قسمت سوم

Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018: 21st International Conference, Granada, Spain, September 16-20, 2018, Proceedings, Part III

مشخصات کتاب

Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018: 21st International Conference, Granada, Spain, September 16-20, 2018, Proceedings, Part III

ویرایش: [1st ed.] 
نویسندگان: , , , ,   
سری: Lecture Notes in Computer Science 11072 
ISBN (شابک) : 9783030009304 
ناشر: Springer International Publishing 
سال نشر: 2018 
تعداد صفحات: XXIX, 728
[749] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 146 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 55,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 1


در صورت تبدیل فایل کتاب Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018: 21st International Conference, Granada, Spain, September 16-20, 2018, Proceedings, Part III 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 محاسبات تصویر پزشکی و مداخله به کمک رایانه – MICCAI 2018: بیست و یکمین کنفرانس بین المللی، گرانادا، اسپانیا، 16-20 سپتامبر 2018، مجموعه مقالات، قسمت سوم 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.


توضیحاتی در مورد کتاب محاسبات تصویر پزشکی و مداخله به کمک رایانه – MICCAI 2018: بیست و یکمین کنفرانس بین المللی، گرانادا، اسپانیا، 16-20 سپتامبر 2018، مجموعه مقالات، قسمت سوم



مجموعه چهار جلدی LNCS 11070، 11071، 11072، و 11073 مجموعه مقالات داوری بیست و یکمین کنفرانس بین المللی محاسبات تصویر پزشکی و مداخله به کمک رایانه، MICCAI 2018، در سپتامبر، اسپانیا برگزار می شود. 2018.

373 مقاله کامل اصلاح شده ارائه شده با دقت بررسی و از بین 1068 مورد ارسالی در یک فرآیند بررسی دوسوکور انتخاب شدند. مقالات در بخش های موضوعی زیر سازماندهی شده اند:
بخش اول: کیفیت تصویر و مصنوعات. روش های بازسازی تصویر؛ یادگیری ماشینی در تصویربرداری پزشکی؛ تجزیه و تحلیل آماری برای تصویربرداری پزشکی; روش های ثبت تصویر
بخش دوم: کاربردهای اپتیکال و بافت شناسی: کاربردهای تصویربرداری نوری. کاربردهای بافت شناسی; کاربردهای میکروسکوپی; توموگرافی انسجام نوری و سایر کاربردهای تصویربرداری نوری. کاربردهای قلب، قفسه سینه و شکم: کاربردهای تصویربرداری قلب: کاربردهای تصویربرداری کولورکتال، کلیه و کبد. برنامه های تصویربرداری ریه; برنامه های کاربردی تصویربرداری سینه; سایر برنامه های کاربردی شکم
بخش سوم: تصویربرداری تانسور انتشار و MRI عملکردی: تصویربرداری تانسور انتشار. تصویربرداری با وزن انتشار؛ MRI عملکردی؛ ارتباط انسانی. روشهای تصویربرداری عصبی و تقسیم بندی مغز: تصویربرداری عصبی. روش‌های تقسیم‌بندی مغز.
بخش چهارم: مداخله به کمک رایانه: مداخلات و جراحی با هدایت تصویر. برنامه ریزی جراحی، شبیه سازی و تجزیه و تحلیل جریان کار. تجسم و واقعیت افزوده روش‌های تقسیم‌بندی تصویر: روش‌ها، اقدامات و کاربردهای کلی تقسیم‌بندی تصویر. تقسیم بندی چند اندامی؛ روش های تقسیم بندی شکم; روش های تقسیم بندی قلب قفسه سینه، ریه و ستون فقرات. سایر کاربردهای تقسیم بندی


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

The four-volume set LNCS 11070, 11071, 11072, and 11073 constitutes the refereed proceedings of the 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2018, held in Granada, Spain, in September 2018.

The 373 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 1068 submissions in a double-blind review process. The papers have been organized in the following topical sections:
Part I: Image Quality and Artefacts; Image Reconstruction Methods; Machine Learning in Medical Imaging; Statistical Analysis for Medical Imaging; Image Registration Methods.
Part II: Optical and Histology Applications: Optical Imaging Applications; Histology Applications; Microscopy Applications; Optical Coherence Tomography and Other Optical Imaging Applications. Cardiac, Chest and Abdominal Applications: Cardiac Imaging Applications: Colorectal, Kidney and Liver Imaging Applications; Lung Imaging Applications; Breast Imaging Applications; Other Abdominal Applications.
Part III: Diffusion Tensor Imaging and Functional MRI: Diffusion Tensor Imaging; Diffusion Weighted Imaging; Functional MRI; Human Connectome. Neuroimaging and Brain Segmentation Methods: Neuroimaging; Brain Segmentation Methods.
Part IV: Computer Assisted Intervention: Image Guided Interventions and Surgery; Surgical Planning, Simulation and Work Flow Analysis; Visualization and Augmented Reality. Image Segmentation Methods: General Image Segmentation Methods, Measures and Applications; Multi-Organ Segmentation; Abdominal Segmentation Methods; Cardiac Segmentation Methods; Chest, Lung and Spine Segmentation; Other Segmentation Applications.



فهرست مطالب

Front Matter ....Pages I-XXIX
Front Matter ....Pages 1-1
Multimodal Fusion of Brain Networks with Longitudinal Couplings (Wen Zhang, Kai Shu, Suhang Wang, Huan Liu, Yalin Wang)....Pages 3-11
Penalized Geodesic Tractography for Mitigating Gyral Bias (Ye Wu, Yuanjing Feng, Dinggang Shen, Pew-Thian Yap)....Pages 12-19
Anchor-Constrained Plausibility (ACP): A Novel Concept for Assessing Tractography and Reducing False-Positives (Peter F. Neher, Bram Stieltjes, Klaus H. Maier-Hein)....Pages 20-27
Tract-Specific Group Analysis in Fetal Cohorts Using in utero Diffusion Tensor Imaging (Shadab Khan, Caitlin K. Rollins, Cynthia M. Ortinau, Onur Afacan, Simon K. Warfield, Ali Gholipour)....Pages 28-35
Tract Orientation Mapping for Bundle-Specific Tractography (Jakob Wasserthal, Peter F. Neher, Klaus H. Maier-Hein)....Pages 36-44
A Multi-Tissue Global Estimation Framework for Asymmetric Fiber Orientation Distributions (Ye Wu, Yuanjing Feng, Dinggang Shen, Pew-Thian Yap)....Pages 45-52
Front Matter ....Pages 53-53
Better Fiber ODFs from Suboptimal Data with Autoencoder Based Regularization (Kanil Patel, Samuel Groeschel, Thomas Schultz)....Pages 55-62
Identification of Gadolinium Contrast Enhanced Regions in MS Lesions Using Brain Tissue Microstructure Information Obtained from Diffusion and T2 Relaxometry MRI (Sudhanya Chatterjee, Olivier Commowick, Onur Afacan, Simon K. Warfield, Christian Barillot)....Pages 63-71
A Bayes Hilbert Space for Compartment Model Computing in Diffusion MRI (Aymeric Stamm, Olivier Commowick, Alessandra Menafoglio, Simon K. Warfield)....Pages 72-80
Detection and Delineation of Acute Cerebral Infarct on DWI Using Weakly Supervised Machine Learning (Stefano Pedemonte, Bernardo Bizzo, Stuart Pomerantz, Neil Tenenholtz, Bradley Wright, Mark Walters et al.)....Pages 81-88
Identification of Species-Preserved Cortical Landmarks (Tuo Zhang, Xiao Li, Lin Zhao, Ying Huang, Lei Guo, Tianming Liu)....Pages 89-97
Deep Learning with Synthetic Diffusion MRI Data for Free-Water Elimination in Glioblastoma Cases (Miguel Molina-Romero, Benedikt Wiestler, Pedro A. Gómez, Marion I. Menzel, Bjoern H. Menze)....Pages 98-106
Enhancing Clinical MRI Perfusion Maps with Data-Driven Maps of Complementary Nature for Lesion Outcome Prediction (Adriano Pinto, Sérgio Pereira, Raphael Meier, Victor Alves, Roland Wiest, Carlos A. Silva et al.)....Pages 107-115
Harmonizing Diffusion MRI Data Across Magnetic Field Strengths (Suheyla Cetin Karayumak, Marek Kubicki, Yogesh Rathi)....Pages 116-124
Front Matter ....Pages 125-125
Normative Modeling of Neuroimaging Data Using Scalable Multi-task Gaussian Processes (Seyed Mostafa Kia, Andre Marquand)....Pages 127-135
Multi-layer Large-Scale Functional Connectome Reveals Infant Brain Developmental Patterns (Han Zhang, Natalie Stanley, Peter J. Mucha, Weiyan Yin, Weili Lin, Dinggang Shen)....Pages 136-144
A Riemannian Framework for Longitudinal Analysis of Resting-State Functional Connectivity (Qingyu Zhao, Dongjin Kwon, Kilian M. Pohl)....Pages 145-153
Elastic Registration of Single Subject Task Based fMRI Signals (David S. Lee, Joana Loureiro, Katherine L. Narr, Roger P. Woods, Shantanu H. Joshi)....Pages 154-162
A Generative-Discriminative Basis Learning Framework to Predict Clinical Severity from Resting State Functional MRI Data (Niharika Shimona D’Souza, Mary Beth Nebel, Nicholas Wymbs, Stewart Mostofsky, Archana Venkataraman)....Pages 163-171
3D Deep Convolutional Neural Network Revealed the Value of Brain Network Overlap in Differentiating Autism Spectrum Disorder from Healthy Controls (Yu Zhao, Fangfei Ge, Shu Zhang, Tianming Liu)....Pages 172-180
Modeling 4D fMRI Data via Spatio-Temporal Convolutional Neural Networks (ST-CNN) (Yu Zhao, Xiang Li, Wei Zhang, Shijie Zhao, Milad Makkie, Mo Zhang et al.)....Pages 181-189
The Dynamic Measurements of Regional Brain Activity for Resting-State fMRI: d-ALFF, d-fALFF and d-ReHo (Chao Tang, Yuqing Wei, Jiajia Zhao, Jingxin Nie)....Pages 190-197
rfDemons: Resting fMRI-Based Cortical Surface Registration Using the BrainSync Transform (Anand A. Joshi, Jian Li, Minqi Chong, Haleh Akrami, Richard M. Leahy)....Pages 198-205
Brain Biomarker Interpretation in ASD Using Deep Learning and fMRI (Xiaoxiao Li, Nicha C. Dvornek, Juntang Zhuang, Pamela Ventola, James S. Duncan)....Pages 206-214
Neural Activation Estimation in Brain Networks During Task and Rest Using BOLD-fMRI (Michael Hütel, Andrew Melbourne, Sebastien Ourselin)....Pages 215-222
Identification of Multi-scale Hierarchical Brain Functional Networks Using Deep Matrix Factorization (Hongming Li, Xiaofeng Zhu, Yong Fan)....Pages 223-231
Identification of Temporal Transition of Functional States Using Recurrent Neural Networks from Functional MRI (Hongming Li, Yong Fan)....Pages 232-239
Identifying Personalized Autism Related Impairments Using Resting Functional MRI and ADOS Reports (Omar Dekhil, Mohamed Ali, Ahmed Shalaby, Ali Mahmoud, Andy Switala, Mohammed Ghazal et al.)....Pages 240-248
Deep Chronnectome Learning via Full Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for MCI Diagnosis (Weizheng Yan, Han Zhang, Jing Sui, Dinggang Shen)....Pages 249-257
Structured Deep Generative Model of fMRI Signals for Mental Disorder Diagnosis (Takashi Matsubara, Tetsuo Tashiro, Kuniaki Uehara)....Pages 258-266
Cardiac Cycle Estimation for BOLD-fMRI (Michael Hütel, Andrew Melbourne, David L. Thomas, Sebastien Ourselin)....Pages 267-274
Probabilistic Source Separation on Resting-State fMRI and Its Use for Early MCI Identification (Eunsong Kang, Heung-Il Suk)....Pages 275-283
Identifying Brain Networks of Multiple Time Scales via Deep Recurrent Neural Network (Yan Cui, Shijie Zhao, Han Wang, Li Xie, Yaowu Chen, Junwei Han et al.)....Pages 284-292
A Novel Deep Learning Framework on Brain Functional Networks for Early MCI Diagnosis (Tae-Eui Kam, Han Zhang, Dinggang Shen)....Pages 293-301
A Region-of-Interest-Reweight 3D Convolutional Neural Network for the Analytics of Brain Information Processing (Xiuyan Ni, Zhennan Yan, Tingting Wu, Jin Fan, Chao Chen)....Pages 302-310
Quantitative Deconvolution of fMRI Data with Multi-echo Sparse Paradigm Free Mapping (César Caballero-Gaudes, Stefano Moia, Peter A. Bandettini, Javier Gonzalez-Castillo)....Pages 311-319
Brain Decoding from Functional MRI Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks (Hongming Li, Yong Fan)....Pages 320-328
Learning Generalizable Recurrent Neural Networks from Small Task-fMRI Datasets (Nicha C. Dvornek, Daniel Yang, Pamela Ventola, James S. Duncan)....Pages 329-337
Front Matter ....Pages 339-339
Fast Mapping of the Eloquent Cortex by Learning L2 Penalties (Nico Hoffmann, Uwe Petersohn, Gabriele Schackert, Edmund Koch, Stefan Gumhold, Matthias Kirsch)....Pages 341-348
Combining Multiple Connectomes via Canonical Correlation Analysis Improves Predictive Models (Siyuan Gao, Abigail S. Greene, R. Todd Constable, Dustin Scheinost)....Pages 349-356
Exploring Fiber Skeletons via Joint Representation of Functional Networks and Structural Connectivity (Shu Zhang, Tianming Liu, Dajiang Zhu)....Pages 357-366
Phase Angle Spatial Embedding (PhASE) (Zachery Morrissey, Liang Zhan, Hyekyoung Lee, Johnson Keiriz, Angus Forbes, Olusola Ajilore et al.)....Pages 367-374
Edema-Informed Anatomically Constrained Particle Filter Tractography (Samuel Deslauriers-Gauthier, Drew Parker, François Rheault, Rachid Deriche, Steven Brem, Maxime Descoteaux et al.)....Pages 375-382
Thalamic Nuclei Segmentation Using Tractography, Population-Specific Priors and Local Fibre Orientation (Carla Semedo, M. Jorge Cardoso, Sjoerd B. Vos, Carole H. Sudre, Martina Bocchetta, Annemie Ribbens et al.)....Pages 383-391
On Quantifying Local Geometric Structures of Fiber Tracts (Jian Cheng, Tao Liu, Feng Shi, Ruiliang Bai, Jicong Zhang, Haogang Zhu et al.)....Pages 392-400
Front Matter ....Pages 401-401
Modeling Longitudinal Voxelwise Feature Change in Normal Aging with Spatial-Anatomical Regularization (Zhuo Sun, Wei Xu, Shuhao Wang, Junhai Xu, Yuchuan Qiao)....Pages 403-410
Volume-Based Analysis of 6-Month-Old Infant Brain MRI for Autism Biomarker Identification and Early Diagnosis (Li Wang, Gang Li, Feng Shi, Xiaohuan Cao, Chunfeng Lian, Dong Nie et al.)....Pages 411-419
A Tetrahedron-Based Heat Flux Signature for Cortical Thickness Morphometry Analysis (Yonghui Fan, Gang Wang, Natasha Lepore, Yalin Wang)....Pages 420-428
Graph of Brain Structures Grading for Early Detection of Alzheimer’s Disease (Kilian Hett, Vinh-Thong Ta, José V. Manjón, Pierrick Coupé, the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative)....Pages 429-436
Joint Prediction and Classification of Brain Image Evolution Trajectories from Baseline Brain Image with Application to Early Dementia (Can Gafuroğlu, Islem Rekik, [Authorinst]for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative)....Pages 437-445
Temporal Correlation Structure Learning for MCI Conversion Prediction (Xiaoqian Wang, Weidong Cai, Dinggang Shen, Heng Huang)....Pages 446-454
Synthesizing Missing PET from MRI with Cycle-consistent Generative Adversarial Networks for Alzheimer’s Disease Diagnosis (Yongsheng Pan, Mingxia Liu, Chunfeng Lian, Tao Zhou, Yong Xia, Dinggang Shen)....Pages 455-463
Exploratory Population Analysis with Unbalanced Optimal Transport (Samuel Gerber, Marc Niethammer, Martin Styner, Stephen Aylward)....Pages 464-472
Multi-modal Synthesis of ASL-MRI Features with KPLS Regression on Heterogeneous Data (Toni Lassila, Helena M. Faria, Ali Sarrami-Foroushani, Francesca Meneghello, Annalena Venneri, Alejandro F. Frangi)....Pages 473-481
A Novel Method for Epileptic Seizure Detection Using Coupled Hidden Markov Models (Jeff Craley, Emily Johnson, Archana Venkataraman)....Pages 482-489
Deep Convolutional Networks for Automated Detection of Epileptogenic Brain Malformations (Ravnoor S. Gill, Seok-Jun Hong, Fatemeh Fadaie, Benoit Caldairou, Boris C. Bernhardt, Carmen Barba et al.)....Pages 490-497
Binary Glioma Grading: Radiomics versus Pre-trained CNN Features (Milan Decuyper, Stijn Bonte, Roel Van Holen)....Pages 498-505
Automatic Irregular Texture Detection in Brain MRI Without Human Supervision (Muhammad Febrian Rachmadi, Maria del C. Valdés-Hernández, Taku Komura)....Pages 506-513
Learning Myelin Content in Multiple Sclerosis from Multimodal MRI Through Adversarial Training (Wen Wei, Emilie Poirion, Benedetta Bodini, Stanley Durrleman, Nicholas Ayache, Bruno Stankoff et al.)....Pages 514-522
Deep Multi-structural Shape Analysis: Application to Neuroanatomy (Benjamín Gutiérrez-Becker, Christian Wachinger)....Pages 523-531
Computational Modelling of Pathogenic Protein Behaviour-Governing Mechanisms in the Brain (Konstantinos Georgiadis, Alexandra L. Young, Michael Hütel, Adeel Razi, Carla Semedo, Jonathan Schott et al.)....Pages 532-539
Generative Discriminative Models for Multivariate Inference and Statistical Mapping in Medical Imaging (Erdem Varol, Aristeidis Sotiras, Ke Zeng, Christos Davatzikos)....Pages 540-548
Using the Anisotropic Laplace Equation to Compute Cortical Thickness (Anand A. Joshi, Chitresh Bhushan, Ronald Salloum, Jessica L. Wisnowski, David W. Shattuck, Richard M. Leahy)....Pages 549-556
Dilatation of Lateral Ventricles with Brain Volumes in Infants with 3D Transfontanelle US (Marc-Antoine Boucher, Sarah Lippé, Amélie Damphousse, Ramy El-Jalbout, Samuel Kadoury)....Pages 557-565
Do Baby Brain Cortices that Look Alike at Birth Grow Alike During the First Year of Postnatal Development? (Islem Rekik, Gang Li, Weili Lin, Dinggang Shen)....Pages 566-574
Multi-label Transduction for Identifying Disease Comorbidity Patterns (Ehsan Adeli, Dongjin Kwon, Kilian M. Pohl)....Pages 575-583
Text to Brain: Predicting the Spatial Distribution of Neuroimaging Observations from Text Reports (Jérôme Dockès, Demian Wassermann, Russell Poldrack, Fabian Suchanek, Bertrand Thirion, Gaël Varoquaux)....Pages 584-592
Front Matter ....Pages 593-593
Semi-supervised Learning for Segmentation Under Semantic Constraint (Pierre-Antoine Ganaye, Michaël Sdika, Hugues Benoit-Cattin)....Pages 595-602
Autofocus Layer for Semantic Segmentation (Yao Qin, Konstantinos Kamnitsas, Siddharth Ancha, Jay Nanavati, Garrison Cottrell, Antonio Criminisi et al.)....Pages 603-611
3D Segmentation with Exponential Logarithmic Loss for Highly Unbalanced Object Sizes (Ken C. L. Wong, Mehdi Moradi, Hui Tang, Tanveer Syeda-Mahmood)....Pages 612-619
Revealing Regional Associations of Cortical Folding Alterations with In Utero Ventricular Dilation Using Joint Spectral Embedding (Oualid M. Benkarim, Gerard Sanroma, Gemma Piella, Islem Rekik, Nadine Hahner, Elisenda Eixarch et al.)....Pages 620-627
CompNet: Complementary Segmentation Network for Brain MRI Extraction (Raunak Dey, Yi Hong)....Pages 628-636
One-Pass Multi-task Convolutional Neural Networks for Efficient Brain Tumor Segmentation (Chenhong Zhou, Changxing Ding, Zhentai Lu, Xinchao Wang, Dacheng Tao)....Pages 637-645
Deep Recurrent Level Set for Segmenting Brain Tumors (T. Hoang Ngan Le, Raajitha Gummadi, Marios Savvides)....Pages 646-653
Pulse Sequence Resilient Fast Brain Segmentation (Amod Jog, Bruce Fischl)....Pages 654-662
Improving Cytoarchitectonic Segmentation of Human Brain Areas with Self-supervised Siamese Networks (Hannah Spitzer, Kai Kiwitz, Katrin Amunts, Stefan Harmeling, Timo Dickscheid)....Pages 663-671
Registration-Free Infant Cortical Surface Parcellation Using Deep Convolutional Neural Networks (Zhengwang Wu, Gang Li, Li Wang, Feng Shi, Weili Lin, John H. Gilmore et al.)....Pages 672-680
Joint Segmentation of Intracerebral Hemorrhage and Infarct from Non-Contrast CT Images of Post-treatment Acute Ischemic Stroke Patients (Hulin Kuang, Mohamed Najm, Bijoy K. Menon, Wu Qiu)....Pages 681-688
Patch-Based Mapping of Transentorhinal Cortex with a Distributed Atlas (Jin Kyu Gahm, Yuchun Tang, Yonggang Shi)....Pages 689-697
Spatially Localized Atlas Network Tiles Enables 3D Whole Brain Segmentation from Limited Data (Yuankai Huo, Zhoubing Xu, Katherine Aboud, Prasanna Parvathaneni, Shunxing Bao, Camilo Bermudez et al.)....Pages 698-705
Adaptive Feature Recombination and Recalibration for Semantic Segmentation: Application to Brain Tumor Segmentation in MRI (Sérgio Pereira, Victor Alves, Carlos A. Silva)....Pages 706-714
Cost-Sensitive Active Learning for Intracranial Hemorrhage Detection (Weicheng Kuo, Christian Häne, Esther Yuh, Pratik Mukherjee, Jitendra Malik)....Pages 715-723
Back Matter ....Pages 725-728




نظرات کاربران