Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Medical Image Understanding and Analysis: 26th Annual Conference, MIUA 2022, Cambridge, UK, July 27-29, 2022, Proceedings

  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Lecture Notes in Computer Science 13413
  • Izdošanas datums: 25-Jul-2022
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031120534
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 118,37 €*
  • * 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.
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Lecture Notes in Computer Science 13413
  • Izdošanas datums: 25-Jul-2022
  • Izdevniecība: Springer International Publishing AG
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783031120534

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 26th Conference on Medical Image Understanding and Analysis, MIUA 2022, held in Cambridge, UK, in July 2022.





The 65 full papers presented were carefully reviewed and selected from 95 submissions. They were organized according to following topical sections: biomarker detection; image registration, and reconstruction; image segmentation; generative models, biomedical simulation and modelling; classification; image enhancement, quality assessment, and data privacy; radiomics, predictive models, and quantitative imaging.











Chapter FCN-Transformer Feature Fusion for Polyp Segmentation is available open access under a Creative Commons Attribution 4.0 International License via link.springer.com.