Riemannian Geometric Statistics in Medical Image Analysis
Langue : anglais
Edité par Elsevier Science & Technology, Academic Press Sep 2019, 2019
- Livre broché
- Neuf
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Neuware - Over the past 15 years, there has been a growing need in the medical image computing community for principled methods to process nonlinear geometric data. Riemannian geometry has emerged as one of the most powerful mathematical and computational frameworks for analyzing such data. Riemannian Geometric Statistics in Medical Image Analysis is a complete reference on statistics on Riemannian manifolds and more general nonlinear spaces with applications in medical image analysis. It provides an introduction to the core methodology followed by a presentation of state-of-the-art methods. Beyond medical image computing, the methods described in this book may also apply to other domains such as signal processing, computer vision, geometric deep learning, and other domains where statistics on geometric features appear. As such, the presented core methodology takes its place in the field of geometric statistics, the statistical analysis of data being elements of nonlinear geometric spaces. The foundational material and the advanced techniques presented in the later parts of the book can be useful in domains outside medical imaging and present important applications of geometric statistics methodology Content includes: The foundations of Riemannian geometric methods for statistics on manifolds with emphasis on concepts rather than on proofs Applications of statistics on manifolds and shape spaces in medical image computing Diffeomorphic deformations and their applications As the methods described apply to domains such as signal processing (radar signal processing and brain computer interaction), computer vision (object and face recognition), and other domains where statistics of geometric features appear, this book is suitable for researchers and graduate students in medical imaging, engineering and computer science.…
N° de réf. du vendeur 9780128147252
- Titre
- Riemannian Geometric Statistics in Medical Image Analysis
- Auteur
- Xavier Pennec
- Éditeur
- Elsevier Science & Technology, Academic Press Sep 2019
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0128147253
- ISBN à 13 chiffres
- 9780128147252
- Poids de l'article
- 1 310 grammes
- Dimensions
- 234x190x35 mm
Dental Implants and Bone Grafts: Materials and Biological Issues brings together cutting-edge research to provide detailed coverage of biomaterials for dental implants and bone graft, enabling scientists and clinicians to gain a thorough knowledge of advances and applications in this field. As tooth loss and alveolar bony defects are common and pose a significant health problem in dental clinics, this book deals with timely topics, including alveolar bone structures and pathological changes, reviews of indications and advantages of biomaterials for dental implants and bone graft, design and surface modification, biological interaction and biocompatibility of modern dental implants and bone graft, and new frontiers. This book is a highly valuable resource for scientists, clinicians and implantologists interested in biomaterial and regenerative strategies for alveolar bone reconstruction.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Stefan Sommer's research focus is on modeling and statistics of non-linear data with application to shape spaces, functional data analysis, and image registration. This includes foundational and algorithmic aspects of statistics on manifold valued data, and computational modeling and statistical analysis of deformations occurring in computational anatomy.
Tom Fletcher's research focus is on solving problems in medical image analysis and computer vision through the combination of statistics and differential geometry
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