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Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, and Topological Data Analysis and Its Applications for Medical Data (Reyes, Mauricio (Hrsg.) / Henriques Abreu, Pedro (Hrsg.) / Cardoso, Jaime (Hrsg.) / Hajij, Mustafa (Hrsg.) / Zamzmi, Ghada (Hrsg.) / Rahul, Paul (Hrsg.) / Thakur, Lokendra (Hrsg.))
Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, and Topological Data Analysis and Its Applications for Medical Data
Untertitel 4th International Workshop, iMIMIC 2021, and 1st International Workshop, TDA4MedicalData 2021, Held in Conjunction with MICCAI 2021, Strasbourg, France, September 27, 2021, Proceedings
Autor Reyes, Mauricio (Hrsg.) / Henriques Abreu, Pedro (Hrsg.) / Cardoso, Jaime (Hrsg.) / Hajij, Mustafa (Hrsg.) / Zamzmi, Ghada (Hrsg.) / Rahul, Paul (Hrsg.) / Thakur, Lokendra (Hrsg.)
Verlag Springer International Publishing
Sprache Englisch
Mediaform PDF
Erscheinungsjahr 2021
Seiten 129 S.
Artikelnummer 37939629
ISBN 978-3-030-87444-5
Auflage 1st ed. 2021
Plattform PDF
Reihe Lecture Notes in Computer Science; Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics
Reihenbandnummer 12929
Kopierschutz Wasserzeichen
CHF 66.00
Zusammenfassung

This book constitutes the refereed joint proceedings of the 4th International Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing, iMIMIC 2020, and the First International Workshop on Topological Data Analysis and Its Applications for Medical Data, TDA4MedicalData 2021, held on September 27, 2021, in conjunction with the 24th International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2021.

The 7 full papers presented at iMIMIC 2021 and 5 full papers held at TDA4MedicalData 2021 were carefully reviewed and selected from 12 submissions each. The iMIMIC papers focus on introducing the challenges and opportunities related to the topic of interpretability of machine learning systems in the context of medical imaging and computer assisted intervention. TDA4MedicalData is focusing on using TDA techniques to enhance the performance, generalizability, efficiency, and explainability of the current methods applied to medical data.