Schultz / Hotz / Özarslan | Modeling, Analysis, and Visualization of Anisotropy | Buch | 978-3-319-61357-4 | sack.de

Buch, Englisch, 407 Seiten, HC runder Rücken kaschiert, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 7509 g

Reihe: Mathematics and Visualization

Schultz / Hotz / Özarslan

Modeling, Analysis, and Visualization of Anisotropy

Buch, Englisch, 407 Seiten, HC runder Rücken kaschiert, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 7509 g

Reihe: Mathematics and Visualization

ISBN: 978-3-319-61357-4
Verlag: Springer International Publishing


This book focuses on the modeling, processing and visualization of anisotropy, irrespective of the context in which it emerges, using state-of-the-art mathematical tools. As such, it differs substantially from conventional reference works, which are centered on a particular application. It covers the following topics: (i) the geometric structure of tensors, (ii) statistical methods for tensor field processing, (iii) challenges in mapping neural connectivity and structural mechanics, (iv) processing of uncertainty, and (v) visualizing higher-order representations. In addition to original research contributions, it provides insightful reviews.
This multidisciplinary book is the sixth in a series that aims to foster scientific exchange between communities employing tensors and other higher-order representations of directionally dependent data. A significant number of the chapters were co-authored by the participants of the workshop titled Multidisciplinary Approaches to MultivaluedData: Modeling, Visualization, Analysis, which was held in Dagstuhl, Germany in April 2016.

It offers a valuable resource for those working in the field of multi-directional data, vital inspirations for the development of new models, and essential analysis and visualization techniques, thus furthering the state-of-the-art in studies involving anisotropy.
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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Part I: Features and Visualization.- Part II: Image Processing and Analysis.- Part III: Diffusion Modeling and Microstructure.- Part IV: Tractography.- Part V: Machine Learning Approaches.


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