Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Diabetic Foot Ulcers Grand Challenge: Second Challenge, DFUC 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 59,47 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book constitutes the Second Diabetic Foot Ulcers Grand Challenge, DFUC 2021, which was held on September 27, 2021, in conjunction with the 24th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2021. The challenge took place virtually due to the COVID-19 pandemic.

The 6 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 14 submissions. There is also an overview paper on the challenge and datasets and one summary paper of DFUC 2021. 


Development of Diabetic Foot Ulcer Datasets: An Overview.- DFUC2021
Challenge Papers.- Convolutional Nets Versus Vision Transformers for Diabetic
Foot Ulcer Classification.- Boosting EffcientNets Ensemble Performance via
Pseudo-Labels and Synthetic Images by pix2pixHD for Infection and Ischaemia
Classification in Diabetic Foot Ulcers.- Bias Adjustable Activation Network
for Imbalanced data Diabetic Foot Ulcer Challenge 2021.- Effcient
Multi-model Vision Transformer based on Feature Fusion for Classification of
DFUC2021 Challenge.- Diabetic Foot Ulcer Classification using Well-known Deep
Learning Architectures.- Diabetic Foot Ulcer Grand Challenge 2021: Evaluation
and Summary.- Post Challenge Paper.- Deep Subspace analysing for
Semi-Supervised multi-label classification of Diabetic Foot Ulcer.