Sheng / Wong / Chen | Myopic Maculopathy Analysis | Buch | 978-3-031-54856-7 | sack.de

Buch, Englisch, 121 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Sheng / Wong / Chen

Myopic Maculopathy Analysis

MICCAI Challenge MMAC 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Virtual Event, October 8-12, 2023, Proceedings
2024
ISBN: 978-3-031-54856-7
Verlag: Springer Nature Switzerland

MICCAI Challenge MMAC 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Virtual Event, October 8-12, 2023, Proceedings

Buch, Englisch, 121 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-54856-7
Verlag: Springer Nature Switzerland


This book constitutes the MICCAI Challenge, MMAC 2023, that held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, which took place in October 2023. 

The 11 long papers included in this volume presents a wide range of state-of-the-art deep learning methods developed for the various tasks presented in the challenge.


Sheng / Wong / Chen Myopic Maculopathy Analysis jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Automated Detection of Myopic Maculopathy in MMAC 2023: Achievements in Classification, Segmentation, and Spherical Equivalent Prediction.- Swin-MMC: Swin-Based Model for Myopic Maculopathy Classification in Fundus Images.- Towards Label-efficient Deep Learning for Myopic Maculopathy Classification.- Ensemble Deep Learning Approaches for Myopic Maculopathy Plus Lesions Segmentation.- Beyond MobileNet: An improved MobileNet for Retinal Diseases.- Prediction of Spherical Equivalent With Vanilla ResNet.- Semi-supervised learning for Myopic Maculopathy Analysis.- A Clinically Guided Approach for Training Deep Neural Networks for Myopic Maculopathy Classification.- Classification of Myopic Maculopathy Images with Self-supervised Driven Multiple Instance Learning Network.- Self-supervised Learning and Data Diversity based Prediction of Spherical Equivalent.- Myopic Maculopathy Analysis using Multi-Task Learning and Pseudo Labeling.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.