Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Machine Learning in Clinical Neuroimaging: 7th International Workshop, MLCN 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Lecture Notes in Computer Science 15266
  • Izdošanas datums: 07-Dec-2024
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031787614
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 53,52 €*
  • * 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.
Machine Learning in Clinical Neuroimaging: 7th International Workshop, MLCN 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, ProceedingsPalielināt
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Lecture Notes in Computer Science 15266
  • Izdošanas datums: 07-Dec-2024
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031787614
Citas grāmatas par šo tēmu:

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 refereed proceedings of the 7th International Workshop on Machine Learning in Clinical Neuroimaging, MLCN 2024, held in Conjunction with MICCAI 2024 in Marrakesh, Morocco, on 10th October 2024. 





The 16 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 28 submissions. 





They are grouped into the following topics: machine learning; clinical applications.
.- Machine learning.

.- Parkinson's Disease Detection from Resting State EEG using Multi-Head
Graph  Structure Learning with Gradient Weighted Graph Attention
Explanations.

.- ProxiMO: Proximal Multi-Operator Networks for Quantitative Susceptibility
Mapping.

.- Brain-Cognition Fingerprinting via Graph-GCCA with Contrastive Learning.

.- HyperBrain: Anomaly Detection for Temporal Hypergraph Brain Networks.

.- SpaRG - Sparsely Reconstructed Graphs for Generalizable fMRI Analysis.

.- A Lightweight 3D Conditional Diffusion Model for Self-Explainable Brain
Age  Prediction in Adults and Children.

.- SOE: SO(3)-Equivariant 3D MRI Encoding.

.- Towards a foundation model for cortical folding.

.- Clinical Applications.

.- A Lesion-aware Edge-based Graph Neural Network for Predicting Language
Ability in  Patients with Post-stroke Aphasia.

.- DISARM: Disentangled Scanner-free Image Generation via Unsupervised
Image2Image 

Translation.

.- Segmenting Small Stroke Lesions with Novel Labeling Strategies.

.- A Progressive Single-Modality to Multi-Modality Classification Framework
for  Alzheimers Disease Sub-type Diagnosis.

.- Surface-based parcellation and vertex-wise analysis of ultra
high-resolution ex vivo 7  tesla MRI in Alzheimer's disease and related
dementias.

.- Self-Supervised Pre-training Tasks for an fMRI Time-series Transformer in
Autism  Detection.

.- Is Your Style Transfer Doing Anything Useful? An Investigation Into
Hippocampus  Segmentation and the Role of Preprocessing.

.- GAMing the Brain: Investigating the Cross-modal Relationships between
Functional  Connectivity and Structural Features using Generalized Additive
Models.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97830317876146e.html