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Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging and Clinical Image-Based Procedures (Greenspan, Hayit (Hrsg.) / Linguraru, Marius George (Hrsg.) / Oyarzun Laura, Cristina (Hrsg.) / Shekhar, Raj (Hrsg.) / Wesarg, Stefan (Hrsg.) / González Ballester, Miguel Ángel (Hrsg.) / Tanno, Ryutaro (Hrsg.) / Erdt, Marius (Hrsg.) / Arbel, Tal (Hrsg.) / Baumgartner, Christian (Hrsg.) / Dalca, Adrian (Hrsg.) / Sudre, Carole H. (Hrsg.) / Wells, William M. (Hrsg.) / Drechsler, Klaus (Hrsg.))
Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging and Clinical Image-Based Procedures
Untertitel First International Workshop, UNSURE 2019, and 8th International Workshop, CLIP 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings
Autor Greenspan, Hayit (Hrsg.) / Linguraru, Marius George (Hrsg.) / Oyarzun Laura, Cristina (Hrsg.) / Shekhar, Raj (Hrsg.) / Wesarg, Stefan (Hrsg.) / González Ballester, Miguel Ángel (Hrsg.) / Tanno, Ryutaro (Hrsg.) / Erdt, Marius (Hrsg.) / Arbel, Tal (Hrsg.) / Baumgartner, Christian (Hrsg.) / Dalca, Adrian (Hrsg.) / Sudre, Carole H. (Hrsg.) / Wells, William M. (Hrsg.) / Drechsler, Klaus (Hrsg.)
Verlag Springer International Publishing
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2019
Seiten 192 S.
Artikelnummer 32789399
ISBN 978-3-030-32689-0
Auflage 1st ed. 2019
Plattform PDF
Reihe Lecture Notes in Computer Science; Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics
Reihenbandnummer 11840
Kopierschutz Wasserzeichen
CHF 62.70
Zusammenfassung

This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, UNSURE 2019, and the 8th International Workshop on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019.

For UNSURE 2019, 8 papers from 15 submissions were accepted for publication. They focus on developing awareness and encouraging research in the field of uncertainty modelling to enable safe implementation of machine learning tools in the clinical world.

CLIP 2019 accepted 11 papers from the 15 submissions received. The workshops provides a forum for work centred on specific clinical applications, including techniques and procedures based on comprehensive clinical image and other data.