Produktbild: Digital Twin for Healthcare
Band 16193 - 11%

Digital Twin for Healthcare First International Workshop, DT4H 2025, Held in Conjunction with MICCAI 2025, Daejeon, South Korea, September 23, 2025, Proceedings

11% sparen

63,99 € UVP 72,59 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.09.2025

Abbildungen

X, 54 illus., 53 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen

Herausgeber

Lei Li + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

166

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

277 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-032-07693-9

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

30.09.2025

Abbildungen

X, 54 illus., 53 illus. in color., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

166

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1 cm

Gewicht

277 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-032-07693-9

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Digital Twin for Healthcare
  • Personalized 3D Myocardial Infarct Geometry Reconstruction from Cine MRI with Explicit Cardiac Motion Modeling.- Microvascular Retinal Digital Twins from Non-Invasive Clinical Images.- Validating Digital Twins with Tactile-Visual Liver Phantoms for Robot-Assisted Surgical Workflows.- A Real-Time Digital Twin for Type 1 Diabetes using Simulation-Based Inference.- Retrospective Evaluation of a Patient-Specific Liver Digital Twin to Predict Thermal Ablation Outcomes in HCC.- Acoustic Simulation with Deep Learning for Low-intensity Transcranial Focused Ultrasound Digital Twins.- Towards Digital Twin of RF Ablation: Real-Time Prediction of Time-Dependent Thermal Effects Using Transformer.- Finite-Element Electrophysiological Modeling of Human Uterine Smooth Muscle Using a Reduced Tong Model.- TF-TransUNet1D: Time-Frequency Guided Transformer U-Net for Robust ECG De-noising in Digital Twin.- DeformMLP: Effective Deformation Prediction for Breast Cancer Using Graph To-pology-Assisted MLPs.- Rule-based Key-Point Extraction for MR-Guided Biomechanical Digital Twins of the Spine.- Towards Robust Algorithms for Surgical Phase Recognition via Digital Twin Repre-sentation.- Personalized 4D Whole Heart Geometry Reconstruction from Cine MRI for Cardiac Digital Twins.- Secure Medical Digital Twins: A Use-Case Driven Approach.- Explainable Prediction of Recurrence After Prostate Cancer Radiotherapy Using in Silico Digital Twin Model and Machine Learning.