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Springer Deep Generative Models (Englisch, Anirban Mukhopadhyay, Dorit Mehrof, Ilkay Oksuz, Sandy Engelhardt, Yixuan Yuan) (61029563)

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Springer Deep Generative Models (Englisch, Softcover, Anirban Mukhopadhyay, Dajiang Zhu, Ilkay Oksuz, Sandy Engelhardt, Yixuan Yuan) (56892241)

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Deep Generative Models, Fachbücher von Anirban Mukhopadhyay, Yixuan Yuan, Dajiang Zhu, Sandy, Ilkay, Oksuz, Engelhardt et al

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Das Buch "Deep Generative Models" ist eine umfassende Sammlung von Forschungsarbeiten, die im Rahmen des dritten MICCAI Workshops, DGM4MICCAI 2023, präsentiert wurden. Dieser Workshop fand im Oktober 2023 in Vancouver, Kanada, statt und bietet einen tiefen Einblick in die neuesten Entwicklungen im Bereich der tiefen generativen Modelle. Die 23 ausgewählten Volltexte wurden aus 38 eingereichten Arbeiten sorgfältig geprüft und decken ein breites Spektrum an Themen ab, darunter Methodologie, kausale Inferenz, latente Interpretation und generative Faktorenanalyse. Darüber hinaus werden verschiedene Anwendungen dieser Technologien, wie Mammographie, Gefässbildgebung und chirurgische Videos, behandelt. Das Buch richtet sich an Fachleute und Forscher, die sich für die Fortschritte in der medizinischen Bildverarbeitung und verwandten Bereichen interessieren.

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Springer Advances in Deep Generative Models for (Englisch, Hardcover, Hazrat Ali, Mubashir Husain Rehmani, Zubair Shah) (9783031463402)

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Advances in Deep Generative Models for Medical Artificial Intelligence, Fachbücher von Zubair Shah, Hazrat Ali, Husain Rehmani Mubashir

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Das Buch "Advances in Deep Generative Models for Medical Artificial Intelligence" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in der generativen Modellierung im Bereich der medizinischen künstlichen Intelligenz. Es beleuchtet die Fortschritte, die durch generative Modelle in der medizinischen Bildverarbeitung und im Gesundheitswesen erzielt wurden. Die Autoren, Hazrat Ali, Mubashir Husain Rehmani und Zubair Shah, diskutieren die Anwendung von generativen Modellen in verschiedenen Bereichen, darunter die Segmentierung volumetrischer medizinischer Bilder, Datenaugmentation, die Rekonstruktion von MRT-Bildern und die Modellierung spatiotemporaler medizinischer Daten. Das Buch bietet sowohl quantitative als auch qualitative Analysen der Leistungsfähigkeit von Datenaugmentation und -synthese und stellt die Konzepte und Anwendungen von tiefen Lernmethoden wie generativen adversarialen Netzwerken und konvolutionalen neuronalen Netzwerken vor. Es ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Forscher, die sich mit den neuesten Trends und Technologien in der medizinischen KI auseinandersetzen.

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Springer Deep Learning and Computer Vision: Models and Biomedical Applications (Englisch) (69180044)

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Springer Deep Generative Models (Englisch, Softcover, Anirban Mukhopadhyay, Dajiang Zhu, Engelhardt et al, Ilkay, Oksuz, Sandy, Yixuan Yuan) (56999059)

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Springer Deep Generative Models (Englisch, Anirban Mukhopadhyay, Dorit Mehrof, Ilkay Oksuz, Sandy Engelhardt, Yixuan Yuan) (61029563)

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Deep Generative Models, Fachbücher von Anirban Mukhopadhyay, Yixuan Yuan, Dajiang Zhu, Sandy, Ilkay, Oksuz, Engelhardt et al

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Das Buch "Deep Generative Models" ist eine umfassende Sammlung von Forschungsarbeiten, die im Rahmen des dritten MICCAI Workshops, DGM4MICCAI 2023, präsentiert wurden. Dieser Workshop fand im Oktober 2023 in Vancouver, Kanada, statt und bietet einen tiefen Einblick in die neuesten Entwicklungen im Bereich der tiefen generativen Modelle. Die 23 ausgewählten Volltexte wurden aus 38 eingereichten Arbeiten sorgfältig geprüft und decken ein breites Spektrum an Themen ab, darunter Methodologie, kausale Inferenz, latente Interpretation und generative Faktorenanalyse. Darüber hinaus werden verschiedene Anwendungen dieser Technologien, wie Mammographie, Gefässbildgebung und chirurgische Videos, behandelt. Das Buch richtet sich an Fachleute und Forscher, die sich für die Fortschritte in der medizinischen Bildverarbeitung und verwandten Bereichen interessieren.

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Advances in Deep Generative Models for Medical Artificial Intelligence, Fachbücher von Zubair Shah, Hazrat Ali, Husain Rehmani Mubashir

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Das Buch "Advances in Deep Generative Models for Medical Artificial Intelligence" bietet einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen in der generativen Modellierung im Bereich der medizinischen künstlichen Intelligenz. Es beleuchtet die Fortschritte, die durch generative Modelle in der medizinischen Bildverarbeitung und im Gesundheitswesen erzielt wurden. Die Autoren, Hazrat Ali, Mubashir Husain Rehmani und Zubair Shah, diskutieren die Anwendung von generativen Modellen in verschiedenen Bereichen, darunter die Segmentierung volumetrischer medizinischer Bilder, Datenaugmentation, die Rekonstruktion von MRT-Bildern und die Modellierung spatiotemporaler medizinischer Daten. Das Buch bietet sowohl quantitative als auch qualitative Analysen der Leistungsfähigkeit von Datenaugmentation und -synthese und stellt die Konzepte und Anwendungen von tiefen Lernmethoden wie generativen adversarialen Netzwerken und konvolutionalen neuronalen Netzwerken vor. Es ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Forscher, die sich mit den neuesten Trends und Technologien in der medizinischen KI auseinandersetzen.

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Springer Deep Generative Models (Englisch, Softcover, Anirban Mukhopadhyay, Dajiang Zhu, Engelhardt et al, Ilkay, Oksuz, Sandy, Yixuan Yuan) (56999059)

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