- Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
- Gratis thuislevering in België vanaf € 30
- Ruim aanbod met 7 miljoen producten
- Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
- Gratis thuislevering in België vanaf € 30
- Ruim aanbod met 7 miljoen producten
€ 58,45
+ 116 punten
Omschrijving
This book is divided into two parts. The first part is about non-redundant clustering and feature selection for high dimensional data. The second part is on applying learning techniques to lung tumor image-guided radiotherapy. In the first part, a new clustering paradigm is investigated for exploratory data analysis: find all non-redundant clustering views of the data. Also a feature selection method is developed based on the popular transformation approach: principal component analysis (PCA). In the second part, machine learning algorithms are designed to aid lung tumor image-guided radiotherapy (IGRT). Specifically, intensive studies are preformed for gating and for directly tracking the tumor. For gating, two methods are developed: (1) an ensemble of templates where the representative templates are selected by Gaussian mixture clustering, and (2) a support vector machine (SVM) classifier with radial basis kernels. For the tracking problem, a multiple- template matching method is explored to capture the varying tumor appearance throughout the different phases of the breathing cycle.
Specificaties
Betrokkenen
- Auteur(s):
- Uitgeverij:
Inhoud
- Aantal bladzijden:
- 160
- Taal:
- Engels
Eigenschappen
- Productcode (EAN):
- 9783838300801
- Verschijningsdatum:
- 23/04/2009
- Uitvoering:
- Paperback
- Formaat:
- Trade paperback (VS)
- Afmetingen:
- 152 mm x 229 mm
- Gewicht:
- 244 g
Alleen bij Standaard Boekhandel
+ 116 punten op je klantenkaart van Standaard Boekhandel
E-BOOK ACTIE
Beoordelingen
We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.