Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Computational Mathematics Modeling in Cancer Analysis: Third International Workshop, CMMCA 2024, Marrakesh, Morocco, October 6, 2024, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 15181
  • Išleidimo metai: 04-Oct-2024
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031733604
Kitos knygos pagal šią temą:
  • Formatas: EPUB+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 15181
  • Išleidimo metai: 04-Oct-2024
  • Leidėjas: Springer International Publishing AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783031733604
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This book constitutes the refereed proceedings of Third International Workshop on Computational Mathematics Modeling in Cancer Analysis, CMMCA 2024, held in Marrakesh, Morocco, on October 6, 2024, in conjunction with MICCAI 2024. 





The 12 full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 14 submissions. CMMCA serves as a platform for collaboration among professionals in mathematics, engineering, computer science, and medicine, focusing on innovative mathematical methods for analyzing complex cancer data.
Unified Modeling Enhanced Multimodal Learning for Precision
Neuro-Oncolo.- A Reference-based Approach for Tumor Size Estimation in
Monocular Laparoscopic Videos.- Follicular Lymphoma Grading Based on
3D-DDcGAN and Bayesian CNN using PET-CT Images.- Multi-channel Multi-model
Fusion Module (MMFM) based Circulating Abnormal Cells (CACs) Detection for
Lung Cancer early Diagnosis with Fluorescence in Situ Hybridization (FISH)
Images.- Domain Game: Disentangle Anatomical Feature for Single Domain
Generalized Segmentation.- Attention-fusion Model for Multi-Omics (AMMO) Data
Integration in Lung Adenocarcinoma.-PD-L1 Expression Prediction using
Scalable Multi Instance Transformer.- Improving Single-Source Domain
Generalization via Anatomy-Guided Texture Augmentation for Cervical Tumor
Segmentation.- PANDA: Pneumonitis ANomaly Detection using Attention
U-Net.- Estimating The Average Treatment Effect using Weighting Methods in
Lung Cancer Immunotherapy.- Beyond Conventional Parametric Modeling:
Data-Driven Framework for Estimation and Prediction of Time Activity Curves
in Dynamic PET Imaging.- Assessment of Radiomics Feature Repeatability and
Reproducibility and Their Generalizability Across Image Modalities by
Perturbation in Nasopharyngeal Carcinoma Patients.