Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology : First International Workshop, RNO-AI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science) (2020)

個数:
電子版価格
¥9,072
  • 電子版あり

Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology : First International Workshop, RNO-AI 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 13, 2019, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science) (2020)

  • 提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
    2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
    3. 美品のご指定は承りかねます。

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 91 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9783030401238
  • DDC分類 616.07540285

Full Description

This book constitutes the proceedings of the First International Workshop on Radiomics and Radiogenomics in Neuro-oncology, RNO-AI 2019, which was held in conjunction with MICCAI in Shenzhen, China, in October 2019.

The 10 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 15 submissions. They deal with the development of tools that can automate the analysis and synthesis of neuro-oncologic imaging. 

Contents

Current Status of the Use of Machine Learning and Magnetic Resonance Imaging in the Field of Neuro- Radiomics.- Opportunities and Advances in Radiomics and Radiogenomics in Neuro-Oncology.- A Survey on Recent Advancements for AI Enabled Radiomics in Neuro-Oncology.- Multimodal MRI for Radiogenomic Analysis of PTEN Mutation in Glioblastoma.- Deep radiomic features from MRI scans predict survival outcome of recurrent glio-blastoma.- cuRadiomics: A GPU-based Radiomics Feature Extraction Toolkit.- On validating multimodal MRI based stratification of IDH genotype in high grade gliomas using CNNs and its comparison to radiomics.- Imaging signature of 1p/19q co-deletion status derived via machine learning in lower grade glioma.- A feature-pooling and signature-pooling method for feature selection for quantitative image analysis: application to a radiomics model for survival in glioma.- Radiomics-Enhanced Multi-Task Neural Network for Non-invasive Glioma Subtyp-ing and Segmentation. 

最近チェックした商品