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Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data (Wang, Qian (Hrsg.) / Roysam, Badri (Hrsg.) / Jiang, Steve (Hrsg.) / Zhou, Kevin (Hrsg.) / Luu, Khoa (Hrsg.) / Le, Ngan (Hrsg.) / Milletari, Fausto (Hrsg.) / Nguyen, Hien V. (Hrsg.) / Albarqouni, Shadi (Hrsg.) / Cardoso, M. Jorge (Hrsg.) / Rieke, Nicola (Hrsg.) / Xu, Ziyue (Hrsg.) / Kamnitsas, Konstantinos (Hrsg.) / Patel, Vishal (Hrsg.))
Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data
Untertitel First MICCAI Workshop, DART 2019, and First International Workshop, MIL3ID 2019, Shenzhen, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
Autor Wang, Qian (Hrsg.) / Roysam, Badri (Hrsg.) / Jiang, Steve (Hrsg.) / Zhou, Kevin (Hrsg.) / Luu, Khoa (Hrsg.) / Le, Ngan (Hrsg.) / Milletari, Fausto (Hrsg.) / Nguyen, Hien V. (Hrsg.) / Albarqouni, Shadi (Hrsg.) / Cardoso, M. Jorge (Hrsg.) / Rieke, Nicola (Hrsg.) / Xu, Ziyue (Hrsg.) / Kamnitsas, Konstantinos (Hrsg.) / Patel, Vishal (Hrsg.)
Verlag Springer International Publishing
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2019
Seiten 254 S.
Artikelnummer 32791120
ISBN 978-3-030-33391-1
Plattform PDF
Reihe Lecture Notes in Computer Science; Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics; Computer Science; Computer Science (R0); Springer Nature Proceedings Computer Science
Reihenbandnummer 11795
Kopierschutz Wasserzeichen
CHF 59.00
Zusammenfassung

This book constitutes the refereed proceedings of the First MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2019, and the First International Workshop on Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data, MIL3ID 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019.

DART 2019 accepted 12 papers for publication out of 18 submissions. The papers deal with methodological advancements and ideas that can improve the applicability of machine learning and deep learning approaches to clinical settings by making them robust and consistent across different domains.

MIL3ID accepted 16 papers out of 43 submissions for publication, dealing with best practices in medical image learning with label scarcity and data imperfection.