Head and Neck Tumor Segmentation for MR-Guided Applications [electronic resource] : First MICCAI Challenge, HNTS-MRG 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 17, 2024, Proceedings / edited by Kareem A. Wahid, Cem Dede, Mohamed A. Naser, Clifton D. Fuller.

Інтелектуальна відповідальність: Вид матеріалу: Текст Серія: Lecture Notes in Computer Science ; 15273Публікація: Cham : Springer Nature Switzerland : Imprint: Springer, 2025Видання: 1st ed. 2025Опис: XI, 276 p. 70 illus., 68 illus. in color. online resourceТип вмісту:
  • text
Тип засобу:
  • computer
Тип носія:
  • online resource
ISBN:
  • 9783031832741
Тематика(и): Додаткові фізичні формати: Printed edition:: Немає назви; Printed edition:: Немає назвиДесяткова класифікація Дьюї:
  • 006 23
Класифікація Бібліотеки Конгресу:
  • TA1501-1820
  • TA1634
Електронне місцезнаходження та доступ: У: Springer Nature eBookЗведення: This Open Access book constitutes the refereed proceedings of the First MICCAI Challenge, HNTSMRG 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, in Marrakesh, Morocco, on October 17, 2024. The 20 full papers and 1 overview paper included in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 21 submissions. The HNTS-MRG 2024 Challenge focuses on advancing clinical workflows by leveraging artificial intelligence (AI) for automated segmentation of tumor regions in multi-timepoint MRI scans.
Тип одиниці:
Мітки з цієї бібліотеки: Немає міток з цієї бібліотеки для цієї назви. Ввійдіть, щоб додавати мітки.
Оцінки зірочками
    Середня оцінка: 0.0 (0 голос.)
Немає реальних примірників для цього запису

Open Access

This Open Access book constitutes the refereed proceedings of the First MICCAI Challenge, HNTSMRG 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, in Marrakesh, Morocco, on October 17, 2024. The 20 full papers and 1 overview paper included in this volume were carefully reviewed and selected from a total of 21 submissions. The HNTS-MRG 2024 Challenge focuses on advancing clinical workflows by leveraging artificial intelligence (AI) for automated segmentation of tumor regions in multi-timepoint MRI scans.

Accessibility summary: This PDF does not fully comply with PDF/UA standards, but does feature limited screen reader support, described non-text content (images, graphs), bookmarks for easy navigation and searchable, selectable text. Users of assistive technologies may experience difficulty navigating or interpreting content in this document. We recognize the importance of accessibility, and we welcome queries about accessibility for any of our products. If you have a question or an access need, please get in touch with us at accessibilitysupport@springernature.com.

No reading system accessibility options actively disabled

Publisher contact for further accessibility information: accessibilitysupport@springernature.com

Немає коментарів для цієї одиниці.

для можливості публікувати коментарі.