| |  Online-Ressource |
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| Titel: | Deep generative models |
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| Titelzusatz: | third MICCAI workshop, DGM4MICCAI 2023 : held in conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023 : proceedings |
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| Mitwirkende: | Mukhopadhyay, Anirban [HerausgeberIn]  |
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| | Oksuz, Ilkay [HerausgeberIn] |
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| | Engelhardt, Sandy [HerausgeberIn] |
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| | Zhu, Dajiang [HerausgeberIn] |
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| | Yuan, Yixuan [HerausgeberIn] |
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| Körperschaft: | DGM4MICCAI <3., 2023, Vancouver, British Columbia; Online> [VerfasserIn] |
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| Verf.angabe: | Anirban Mukhopadhyay, Ilkay Oksuz, Sandy Engelhardt, Dajiang Zhu, Yixuan Yuan, editors |
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| Ausgabe: | 1st ed. 2024. |
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| Verlagsort: | Cham |
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| | Cham |
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| Verlag: | Springer Nature Switzerland |
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| | Imprint: Springer |
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| E-Jahr: | 2024 |
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| Jahr: | 2024. |
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| | 2024. |
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| Umfang: | 1 Online-Ressource(XI, 248 p. 86 illus., 76 illus. in color.) |
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| Gesamttitel/Reihe: | Lecture Notes in Computer Science ; 14533 |
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| ISBN: | 978-3-031-53767-7 |
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| Abstract: | Methods -- Applications -- Methodology. Causal inference. Latent interpretation. Generative factor analysis -- Mammography. Vessel imaging -- Surgical Videos. |
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| | This LNCS conference volume constitutes the proceedings of the third MICCAI Workshop, DGM4MICCAI 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 2023. The 23 full papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 38 submissions. The conference presents topics ranging from methodology, causal inference, latent interpretation, generative factor analysis to applications such as mammography, vessel imaging, and surgical Videos. |
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| DOI: | doi:10.1007/978-3-031-53767-7 |
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| URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.
Resolving-System: https://doi.org/10.1007/978-3-031-53767-7 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-53767-7 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Dokumenttyp: | Konferenzschrift |
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| Sprache: | eng |
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| Bibliogr. Hinweis: | Erscheint auch als : Druck-Ausgabe: DGM4MICCAI (3. : 2023 : Vancouver, British Columbia; Online): Deep generative models. - Cham : Springer, 2024. - xi, 248 Seiten |
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| | Erscheint auch als : Druck-Ausgabe |
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| | Erscheint auch als : Druck-Ausgabe |
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| Sach-SW: | Angewandte Informatik |
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| | COM094000 |
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| | COMPUTERS / Computer Science |
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| | COMPUTERS / Computer Vision & Pattern Recognition |
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| | Computer vision |
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| | EDU029090 |
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| | EDUCATION / Computers & Technology |
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| | Educational equipment & technology, computer-aided learning (CAL) |
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| | Information technology: general issues |
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| | Lehrmittel, Lerntechnologien, E-Learning |
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| | Machine learning |
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| | Maschinelles Lernen |
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| | Maschinelles Sehen, Bildverstehen |
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| K10plus-PPN: | 1881224309 |
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Deep generative models / Mukhopadhyay, Anirban [HerausgeberIn]; 2024. (Online-Ressource)
Andere Auflagen/Ausgaben