標(biāo)題: Titlebook: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020; 23rd International C Anne L. Martel,Purang Abolmaesumi,Leo Joskow [打印本頁] 作者: ALLY 時(shí)間: 2025-3-21 17:06
書目名稱Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020影響因子(影響力)
書目名稱Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020網(wǎng)絡(luò)公開度
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書目名稱Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020被引頻次
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書目名稱Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020年度引用
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書目名稱Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020讀者反饋
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作者: LAP 時(shí)間: 2025-3-21 23:28
Scribble2Label: Scribble-Supervised Cell Segmentation via Self-generating Pseudo-Labels with Consistthroughput cell segmentation has become feasible. However, most existing deep learning-based cell segmentation algorithms require fully annotated ground-truth cell labels, which are time-consuming and labor-intensive to generate. In this paper, we introduce ., a novel weakly-supervised cell segmenta作者: osteopath 時(shí)間: 2025-3-22 01:04
Are Fast Labeling Methods Reliable? A Case Study of Computer-Aided Expert Annotations on Microscopy ns to a trained pathology expert. However, to match human performance, the methods rely on the availability of vast amounts of high-quality labeled data, which poses a significant challenge. To circumvent this, augmented labeling methods, also known as expert-algorithm-collaboration, have recently b作者: 馬具 時(shí)間: 2025-3-22 07:39 作者: CRANK 時(shí)間: 2025-3-22 08:51 作者: 皺痕 時(shí)間: 2025-3-22 16:09
Synthetic Sample Selection via Reinforcement Learningystems. However, the quality control of synthetic images for data augmentation purposes is under-investigated, and some of the generated images are not realistic and may contain misleading features that distort data distribution when mixed with real images. Thus, the effectiveness of those synthetic作者: 賞心悅目 時(shí)間: 2025-3-22 21:04
Dual-Level Selective Transfer Learning for Intrahepatic Cholangiocarcinoma Segmentation in Non-enhanlinical decision making. While deep neural networks offer an effective tool for ICC segmentation, collecting large amounts of annotated data for deep network training may not be practical for this kind of applications. To this end, transfer learning approaches utilize abundant data from similar task作者: excursion 時(shí)間: 2025-3-22 23:26
BiO-Net: Learning Recurrent Bi-directional Connections for Encoder-Decoder Architecturelution, image denoising, and inpainting. Previous extensions of U-Net have focused mainly on the modification of its existing building blocks or the development of new functional modules for performance gains. As a result, these variants usually lead to an unneglectable increase in model complexity.作者: GOAD 時(shí)間: 2025-3-23 01:22
Constrain Latent Space for Schizophrenia Classification via Dual Space Mapping Net only perform a simple binary classification with high-dimensional neuroimaging features that ignore individual’s unique clinical symptoms. And the biomarkers mined in this way are more susceptible to confounding factors such as demographic factors. To address these questions, we propose a novel end作者: 手勢 時(shí)間: 2025-3-23 07:57
Have You Forgotten? A Method to Assess if Machine Learning Models Have Forgotten Datae several providers contribute data to a consortium for the joint development of a classification model (hereafter the target model), but, now one of the providers decides to leave. This provider requests that their data (hereafter the query dataset) be removed from the databases but also that the m作者: intertwine 時(shí)間: 2025-3-23 11:30 作者: 低位的人或事 時(shí)間: 2025-3-23 15:42 作者: FUSC 時(shí)間: 2025-3-23 18:20
Deep kNN for Medical Image Classificationel training may be limited for part of diseases, which would cause the widely adopted deep learning models not generalizing well. One alternative simple approach to small class prediction is the traditional k-nearest neighbor (kNN). However, due to the non-parametric characteristics of kNN, it is di作者: PALL 時(shí)間: 2025-3-23 22:22
Learning Semantics-Enriched Representation via Self-discovery, Self-classification, and Self-restoraing unique potential to foster deep semantic representation learning and yield semantically more powerful models for different medical applications. But how exactly such strong yet free semantics embedded in medical images can be harnessed for self-supervised learning remains largely unexplored. To 作者: 粘連 時(shí)間: 2025-3-24 03:11
DECAPS: Detail-Oriented Capsule Networks state-of-the-art accuracies on large-scale high-dimensional datasets. We propose a Detail-Oriented Capsule Network (DECAPS) that combines the strength of CapsNets with several novel techniques to boost its classification accuracies. First, DECAPS uses an Inverted Dynamic Routing (IDR) mechanism to 作者: 重疊 時(shí)間: 2025-3-24 10:30
Federated Simulation for Medical Imagingknowledge. Exploiting a larger pool of labeled data available across multiple centers, such as in federated learning, has also seen limited success since current deep learning approaches do not generalize well to images acquired with scanners from different manufacturers. We aim to address these pro作者: 最高峰 時(shí)間: 2025-3-24 12:50
Continual Learning of New Diseases with Dual Distillation and Ensemble Strategygan or tissue. Since it is often difficult to collect data of all diseases, it would be desirable if an intelligent system can initially diagnose a few diseases, and then continually learn to diagnose more and more diseases with coming data of these new classes in the future. However, current intell作者: STIT 時(shí)間: 2025-3-24 17:24 作者: Ibd810 時(shí)間: 2025-3-24 19:52
im Detail den Weg dorthin, das ?Wie“, in den Vordergrund. Der Autor verfolgt dabei einen ganzheitlichen, prozessorientierten Ansatz der Organisationsentwicklung..In dem Buch wird der Weg von einer funktionsorientierten hin zu einer prozessorientierten Organisation detailliert und anhand von vielen 作者: 野蠻 時(shí)間: 2025-3-24 23:43
Stellt die Modelle, Methoden, Vorgehensweisen und Tools umfaWie Unternehmen die Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, erfolgreich managen k?nnen, beschreiben unz?hlige Ratgeber..Dieses Buch stellt im Detail den Weg dorthin, das ?Wie“, in den Vordergrund. Der Autor verfolgt dabei einen 作者: 攝取 時(shí)間: 2025-3-25 04:44 作者: SYN 時(shí)間: 2025-3-25 09:27 作者: 抵押貸款 時(shí)間: 2025-3-25 14:43
Wenzhe Wang,Qingyu Song,Jiarong Zhou,Ruiwei Feng,Tingting Chen,Wenhao Ge,Danny Z. Chen,S. Kevin Zhou real users. They summarise what we know about our customers or users; they are based on research and data (quantitative and qualitative research). Sometimes personas are developed by the marketing department, sometimes by the User Experience (UX) department. Typically, they are based on qualitative作者: 褻瀆 時(shí)間: 2025-3-25 19:41 作者: 責(zé)怪 時(shí)間: 2025-3-25 22:15 作者: 錢財(cái) 時(shí)間: 2025-3-26 00:21 作者: Irascible 時(shí)間: 2025-3-26 08:23
Dong Wei,Shilei Cao,Kai Ma,Yefeng Zhengnen. Und überhaupt, Hologramme gibt es doch nur im Film, was haben die denn mit Branding zu tun? Und genau da habe ich Sie! Sie haben wohl gerade noch darüber nachgedacht, wie die digitale Transformation alle Bereiche unserer lieb gewonnenen analogen Weltordnung durchdringt und ver?ndert – und Sie n作者: 實(shí)施生效 時(shí)間: 2025-3-26 10:42
Rasha Sheikh,Thomas Schultzumfassendes Kommunikationssystem. Ich rekonstruiere und diskutiere dazu wesentliche Argumentationen der sp?ten Luhmannschen Gesellschaftstheorie, in deren Rahmen das operative Verst?ndnis sozialer Systeme, dass wir mit dem Autopoiesistheorem für die Analyse von Organisation im dritten Kapitel darges作者: 聯(lián)合 時(shí)間: 2025-3-26 15:55 作者: 他日關(guān)稅重重 時(shí)間: 2025-3-26 20:09 作者: 死貓他燒焦 時(shí)間: 2025-3-26 22:52 作者: commensurate 時(shí)間: 2025-3-27 03:58
Daiqing Li,Amlan Kar,Nishant Ravikumar,Alejandro F. Frangi,Sanja Fidlervon Organisationen durch eine Top-down-Strategie lange Zeit vernachl?ssigt. Der Erfolg eines OE-Prozesses ist aber nachweislich abh?ngig von der aktiven Unterstützung durch Führungskr?fte bzw. durch das Topmanagement über den gesamten Zeitraum eines organisationalen Wandels (Kapitel 9.1.2 – nach ein作者: GULF 時(shí)間: 2025-3-27 05:28
Zhuoyun Li,Changhong Zhong,Ruixuan Wang,Wei-Shi Zhengler BEV-, PHEV- und FCEV-Antriebsstrangkonfigurationen. Durch seine umfangreiche Analyse aller wesentlichen Einflüsse auf das Gesamtsystem Antriebsstrang kann der Autor die frühe Konzeptphase des Fahrzeugentwicklungsprozesses beschleunigen und zeitgleich dessen Ergebnisqualit?t verbessern. Die Simul作者: Calculus 時(shí)間: 2025-3-27 11:43 作者: Interim 時(shí)間: 2025-3-27 14:47 作者: evince 時(shí)間: 2025-3-27 19:31 作者: 宣傳 時(shí)間: 2025-3-27 22:02
Deep Reinforcement Active Learning for Medical Image Classification learning. To achieve this, we employ the actor-critic approach, and apply the deep deterministic policy gradient algorithm to train the model. We conduct experiments on two kinds of medical image data sets, and the results demonstrate that our method is able to learn better strategy compared with the existing hand-design ones.作者: Acetaldehyde 時(shí)間: 2025-3-28 05:28 作者: 受傷 時(shí)間: 2025-3-28 10:11
Deep kNN for Medical Image Classification same class during learning the feature extractor. Experiments on multiple small-class and class-imbalanced medical image datasets showed that the proposed deep kNN outperforms both kNN and other strong classifiers.作者: Cupping 時(shí)間: 2025-3-28 14:07 作者: Oratory 時(shí)間: 2025-3-28 15:53 作者: tendinitis 時(shí)間: 2025-3-28 18:48 作者: fatuity 時(shí)間: 2025-3-28 23:12
Feature Preserving Smoothing Provides Simple and Effective Data Augmentation for Medical Image Segmenoise and high-frequency textural features, while preserving semantically meaningful boundaries. Experiments on multiple medical image segmentation tasks confirm that, especially when limited training data is available or a domain shift is involved, feature preserving smoothing can indeed serve as a simple and effective augmentation technique.作者: 返老還童 時(shí)間: 2025-3-29 07:01
https://doi.org/10.1007/978-3-030-59710-8artificial intelligence; bioinformatics; computer vision; deep learning; image analysis; image processing作者: 值得尊敬 時(shí)間: 2025-3-29 08:42 作者: Dungeon 時(shí)間: 2025-3-29 12:28 作者: 油膏 時(shí)間: 2025-3-29 17:15
Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020978-3-030-59710-8Series ISSN 0302-9743 Series E-ISSN 1611-3349 作者: 豎琴 時(shí)間: 2025-3-29 20:39
aillierten rollenbasierten Beschreibung des End-to-End-Businessprozesseses ergeben sich die Prozessaufgaben und Prozessverantwortlichkeiten. Dies wiederum erm?glicht eine hohe Datendurchg?ngigkeit für die Prozessdigitalisierung mit neuen Technologien wie Cloud Computing, Enterprise Mobility, Social 作者: 同步左右 時(shí)間: 2025-3-30 03:42
Jiarong Ye,Yuan Xue,L. Rodney Long,Sameer Antani,Zhiyun Xue,Keith C. Cheng,Xiaolei Huang Kan?le in Echtzeit kommuniziert werden k?nnen. Die Konzepte und Praxisbeispiele machen deutlich, wie Entscheider der Zerrissenheit zwischen unberechenbaren Kunden, Touchpoint-Overkill und Big-Data-Wahn einen klaren Handlungsfokus entgegensetzen k?nnen..978-3-658-21449-4978-3-658-21450-0作者: 半球 時(shí)間: 2025-3-30 05:17
Wenzhe Wang,Qingyu Song,Jiarong Zhou,Ruiwei Feng,Tingting Chen,Wenhao Ge,Danny Z. Chen,S. Kevin Zhouto product usage and typical tasks. With every persona, there are one or more stories: for B2C personas, the stories are more personal and related to problems users are trying to solve in their private life. But even for B2B personas with focus on business problems personal motivations and aspiratio作者: enormous 時(shí)間: 2025-3-30 08:56 作者: 別名 時(shí)間: 2025-3-30 12:48
Weiyang Shi,Kaibin Xu,Ming Song,Lingzhong Fan,Tianzi Jiang erlauben neue Wege, Informationen zu konsumieren, neue M?glichkeiten, Geschichten zu erz?hlen, Abstraktes verst?ndlich darzustellen und Menschen miteinander kommunizieren zu lassen. Mit neuen szenografischen M?glichkeiten er?ffnet sich damit auch ein v?llig neues Feld für zuvor ungeahnte Anwendunge作者: Corral 時(shí)間: 2025-3-30 19:34 作者: 火海 時(shí)間: 2025-3-30 23:20
Dong Wei,Shilei Cao,Kai Ma,Yefeng Zheng erlauben neue Wege, Informationen zu konsumieren, neue M?glichkeiten, Geschichten zu erz?hlen, Abstraktes verst?ndlich darzustellen und Menschen miteinander kommunizieren zu lassen. Mit neuen szenografischen M?glichkeiten er?ffnet sich damit auch ein v?llig neues Feld für zuvor ungeahnte Anwendunge作者: 勛章 時(shí)間: 2025-3-31 01:08
Rasha Sheikh,Thomas SchultzGesellschaft sind Ordnungs- und Strukturvorgaben m?glicher Kommunikationen in einer Gesellschaft, die in jeder Kommunikation auf operativer Ebene genutzt und damit gleichzeitig reproduziert werden. Die begrifflichen Renovierungen der Luhmannschen Gesellschaftstheorie und deren Verbindung mit klassis作者: JIBE 時(shí)間: 2025-3-31 06:08 作者: 莎草 時(shí)間: 2025-3-31 11:31 作者: FILLY 時(shí)間: 2025-3-31 16:32 作者: flourish 時(shí)間: 2025-3-31 19:38
Zhuoyun Li,Changhong Zhong,Ruixuan Wang,Wei-Shi Zheng arbeitet in der Hauptabteilung Antriebs- und Energiesysteme der Konzernforschung eines gro?en Fahrzeugherstellers. Er besch?ftigt sich dort mit der Simulation und Entwicklung von elektrifizierten Fahrzeugantriebsstr?ngen und Hybridgetrieben..978-3-658-22096-9978-3-658-22097-6Series ISSN 1867-3635 Series E-ISSN 2512-1154 作者: 食料 時(shí)間: 2025-3-31 23:56
Le Zhang,Ryutaro Tanno,Kevin Bronik,Chen Jin,Parashkev Nachev,Frederik Barkhof,Olga Ciccarelli,Danie arbeitet in der Hauptabteilung Antriebs- und Energiesysteme der Konzernforschung eines gro?en Fahrzeugherstellers. Er besch?ftigt sich dort mit der Simulation und Entwicklung von elektrifizierten Fahrzeugantriebsstr?ngen und Hybridgetrieben..978-3-658-22096-9978-3-658-22097-6Series ISSN 1867-3635 Series E-ISSN 2512-1154 作者: 法律 時(shí)間: 2025-4-1 03:24
0302-9743 stain normalization; histopathology image analysis; opthalmology..Part VI: angiography and vessel analysis; breast imaging; colonoscopy; dermatology; fetal imag978-3-030-59709-2978-3-030-59710-8Series ISSN 0302-9743 Series E-ISSN 1611-3349
