Quellec / Zeghlache / El Habib Daho | Image-Based Prediction of Retinal Disease Progression | Buch | 978-3-031-86650-0 | sack.de

Buch, Englisch, 224 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 365 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Quellec / Zeghlache / El Habib Daho

Image-Based Prediction of Retinal Disease Progression

MICCAI Challenges, DIAMOND 2024 and MARIO 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, Proceedings
Erscheinungsjahr 2025
ISBN: 978-3-031-86650-0
Verlag: Springer Nature Switzerland

MICCAI Challenges, DIAMOND 2024 and MARIO 2024, Held in Conjunction with MICCAI 2024, Marrakesh, Morocco, October 10, 2024, Proceedings

Buch, Englisch, 224 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 365 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-86650-0
Verlag: Springer Nature Switzerland


This book constitutes the proceedings from the MICCAI Challenges, Device-Independent Diabetic Macular Edema Onset Prediction, DIAMOND 2024, and Monitoring Age-Related macular degeneration progression in Optical coherence tomography, MARIO 2024, held in conjunction with the 27th International conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2024, in Marrakesh, Morocco in October 2024.

The 15 papers included in this book from MARIO 2024 were carefully reviewed and selected from 17 submissions, whereas the 6 papers included here from DIAMOND 2024 were carefully reviewed and selected from 8 submissions. These papers focus on a wide range of state-of-the-art deep learning approaches to derive patient specific rules for Diabetic retinopathy (DR) and age-related macular degeneration (AMD) progression prediction from retinal images.

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Zielgruppe


Research



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