Name: Head and Neck Tumor Segmentation and Outcome Prediction: Second Challenge, Hecktor 2021, Held in Conjunction with Miccai 2021, Strasbourg, France, Sep (en Inglés)
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Availability: InStock
Author: Andrearczyk, Vincent ; Oreiller, Valentin ; Hatt, Mathieu
ISBN: 9783030982522

portada Head and Neck Tumor Segmentation and Outcome Prediction: Second Challenge, Hecktor 2021, Held in Conjunction with Miccai 2021, Strasbourg, France, Sep (en Inglés)

Head and Neck Tumor Segmentation and Outcome Prediction: Second Challenge, Hecktor 2021, Held in Conjunction with Miccai 2021, Strasbourg, France, Sep (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Ilustrado por

Editorial

Autor

Andrearczyk, Vincent ; Oreiller, Valentin ; Hatt, Mathieu

Idioma

Inglés

N° páginas

328

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4x15.6x1.8 cm

Peso

0.48 kg.

ISBN13

9783030982522

Categorías

Ciencia y análisis de datos: generalidades
Equipamiento y tecnología educativas, aprendizaje asistido por ordenador (cal)
Análisis y captura de datos
Reconocimiento de formas
Visión por ordenador

Head and Neck Tumor Segmentation and Outcome Prediction: Second Challenge, Hecktor 2021, Held in Conjunction with Miccai 2021, Strasbourg, France, Sep (en Inglés)

Vincent Andrearczyk (Ilustrado por) · Valentin Oreiller (Ilustrado por) · Mathieu Hatt (Ilustrado por) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Head and Neck Tumor Segmentation and Outcome Prediction: Second Challenge, Hecktor 2021, Held in Conjunction with Miccai 2021, Strasbourg, France, Sep (en Inglés)"

This book constitutes the Second 3D Head and Neck Tumor Segmentation in PET/CT Challenge, HECKTOR 2021, which was held in conjunction with the 24th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2021. The challenge took place virtually on September 27, 2021, due to the COVID-19 pandemic.The 29 contributions presented, as well as an overview paper, were carefully reviewed and selected form numerous submissions. This challenge aims to evaluate and compare the current state-of-the-art methods for automatic head and neck tumor segmentation. In the context of this challenge, a dataset of 325 delineated PET/CT images was made available for training.