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Fairness of AI in Medical Imaging (Puyol-Antón, Esther (Hrsg.) / Ferrante, Enzo (Hrsg.) / Feragen, Aasa (Hrsg.) / King, Andrew (Hrsg.) / Cheplygina, Veronika (Hrsg.) / Ganz-Benjaminsen, Melani (Hrsg.) / Glocker, Ben (Hrsg.) / Petersen, Eike (Hrsg.) / Lee, Heisook (Hrsg.))
Fairness of AI in Medical Imaging
Untertitel Third International Workshop, FAIMI 2025, Held in Conjunction with MICCAI 2025, Daejeon, South Korea, September 23, 2025, Proceedings
Autor Puyol-Antón, Esther (Hrsg.) / Ferrante, Enzo (Hrsg.) / Feragen, Aasa (Hrsg.) / King, Andrew (Hrsg.) / Cheplygina, Veronika (Hrsg.) / Ganz-Benjaminsen, Melani (Hrsg.) / Glocker, Ben (Hrsg.) / Petersen, Eike (Hrsg.) / Lee, Heisook (Hrsg.)
Verlag Springer International Publishing
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2025
Seiten 222 S.
Artikelnummer 50093444
ISBN 978-3-032-05870-6
Plattform PDF
Reihe Lecture Notes in Computer Science; Computer Science; Computer Science (R0)
Reihenbandnummer 15976
Kopierschutz Wasserzeichen
Ausstattung/Verpackung accessibilitysupport@springernature.com
CHF 68.50
Zusammenfassung

This book constitutes the refereed proceedings of the Third International Workshop, FAIMI 2025, held in conjunction with MICCAI 2025, Daejeon, South Korea, in September 23, 2025.

The 21 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 29 submissions.

FAIMI aimed to raise awareness about potential fairness issues in machine learning within the context of biomedical image analysis.