Band 8677
Bayesian and grAphical Models for Biomedical Imaging First International Workshop, BAMBI 2014, Cambridge, MA, USA, September 18, 2014, Revised Selected Papers
Aus der Reihe
Lecture Notes in Computer Science
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- Taschenbuch
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Englisch
42,79 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
22.09.2014
Herausgeber
M. Jorge Cardoso + weitereVerlag
SpringerSeitenzahl
131 (Printausgabe)
Dateigröße
15215 KB
Sprache
Englisch
EAN
9783319122892
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.
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.
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