Digital Twin for Healthcare (Paperback)
Langue : anglais
Edité par Springer Nature Switzerland AG, Cham, 2025
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Etats-UnisGrand Eagle Retail
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Paperback. This book, LNCS 16193, constitutes the proceedings of the First International Workshop on Digital Twin for Healthcare, DT4H 2025, held in conjunction with MICCAI 2025, in Daejeon, South Korea, during September 23, 2025.The 15 full papers included in the book were carefully reviewed and selected from 24 submissions. They deal with integrating Digital Twin frameworks with conventional medical imaging and computational tools, focusing on topics such as organ- and disease-specific DT modeling; multi-modal data integration; AI-driven simulation and prediction; DT-guided diagnostic and treatment planning; etc. This book, LNCS 16193, constitutes the proceedings of the First International Workshop on Digital Twin for Healthcare, DT4H 2025, held in conjunction with MICCAI 2025, in Daejeon, South Korea, during September 23, 2025.The 15 full papers included in the book were carefully reviewed and selected from 24 submissions. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de réf. du vendeur 9783032076939
- Titre
- Digital Twin for Healthcare (Paperback)
- Auteur
- Lei Li
- Éditeur
- Springer Nature Switzerland AG, Cham
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- new
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3032076935
- ISBN à 13 chiffres
- 9783032076939
This book, LNCS 16193, constitutes the proceedings of the First International Workshop on Digital Twin for Healthcare, DT4H 2025, held in conjunction with MICCAI 2025, in Daejeon, South Korea, during September 23, 2025.
The 15 full papers included in the book were carefully reviewed and selected from 24 submissions. They deal with integrating Digital Twin frameworks with conventional medical imaging and computational tools, focusing on topics such as organ- and disease-specific DT modeling; multi-modal data integration; AI-driven simulation and prediction; DT-guided diagnostic and treatment planning; etc.
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