Bayesian and Graphical Models for Biomedical Imaging : First International Workshop, BAMBI 2014, Cambridge, MA, USA, September 18, 2014 : Revised Selected Papers /

Contiene: Corrección del campo de polarización N3 explicada como un método de modelado bayesiano; Un enfoque bayesiano para distinguir los músculos interdigitados en la lengua a partir de imágenes ponderadas de difusión limitada; Seguimiento y segmentación conjunta óptima de escherichia coli en la m...

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Detalles Bibliográficos
Autor corporativo: International Workshop on Bayesian and Graphical Models for Biomedical Imaging ( Cambridge, EUA)
Otros autores: Cardoso, M. Jorge (edición) (edición)
Formato: Procedimiento de la conferencia Libro
Idioma:Inglés
Publicado: Cham, Suiza : Springer, 2014, c2014
Colección:(Lecture Notes in Computer Science ; 8677)
Temas:
Acceso en línea:Ver documento en línea
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MARC

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520 |a Contiene: Corrección del campo de polarización N3 explicada como un método de modelado bayesiano; Un enfoque bayesiano para distinguir los músculos interdigitados en la lengua a partir de imágenes ponderadas de difusión limitada; Seguimiento y segmentación conjunta óptima de escherichia coli en la máquina madre; Análisis bayesiano informado fisiológicamente; Planificación de la reposición ósea para la cirugía correctiva utilizando el modelo de forma estadística; Un lenguaje de inferencia para imágenes; Un marco de optimización discreto basado en MRF para la corrección de movimiento DCE-MRI combinada y la estimación de parámetros farmacocinéticos; Aprendizaje de trayectorias de biomarcadores de imágenes a partir de datos ruidosos de la enfermedad de alzheimer utilizando un modelo multinivel bayesiano; Modelos temáticos esféricos para el descubrimiento de fenotipos por imágenes en estudios genéticos; Un modelo generativo para la detección automática de lesiones de esclerosis múltiple. 
649 |a XX 
650 |a Diagnóstico por Imagen 
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