题目

【医学图像处理中的因果性】52页ppt,Causality Matters in Medical Imaging

关键字

计算机视觉,图像处理,人工智能医学,机器学习

简介

Given an image X, train a model to predict some annotation Y,即P(Y|X)。本教程主要介绍了机器学习在医学图像处理中的模型预测。

作者

Ben Glocker,伦敦帝国学院计算机系,成像机器学习读者

成为VIP会员查看完整内容
58

相关内容

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
最全综述 | 医学图像处理
计算机视觉life
57+阅读 · 2019年6月15日
医学图像处理与深度学习入门
人工智能前沿讲习班
17+阅读 · 2019年6月6日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
图像分割概述 & ENet 实例
AI研习社
14+阅读 · 2019年2月19日
3D Deep Learning on Medical Images: A Review
Arxiv
12+阅读 · 2020年4月1日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
微信扫码咨询专知VIP会员