Barry s. rosenstein (8 résultats)
War and Society in the Ancient and Medieval Worlds: Asia, the Mediterranean, Europe, and Mesoamerica (Center for Hellenic Studies Colloquia)
Raaflaub, Kurt [Editor]; Rosenstein, Nathan [Editor]; Bachrach, Bernard S. [Contributor]; Briant, Pierre [Contributor]; Campbell, Brian [Contributor]; Crone, Patricia [Contributor]; Farris, William Wayne [Contributor]; Ferguson, R. Brian [Contributor]; Gnirs, Andrea M. [Contributor]; Haldon, John [Contributor]; Hamilton, Charles D. [Contributor]; Hanson, Victor Davis [Contributor]; Hassig, Ross [Contributor]; Strauss, Barry S. [Contributor]; Webster, David [Contributor]; Yates, Robin D. S. [Contributor];
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Machine Learning and Artificial Intelligence in Radiation Oncology : A Guide for Clinicians
Rosenstein, Barry S. (EDT); Rattay, Tim (EDT); Kang, John (EDT)
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Machine Learning and Artificial Intelligence in Radiation Oncology : A Guide for Clinicians
Rosenstein, Barry S. (EDT); Rattay, Tim (EDT); Kang, John (EDT)
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Machine Learning and Artificial Intelligence in Radiation Oncology : A Guide for Clinicians
Rosenstein, Barry S. (EDT); Rattay, Tim (EDT); Kang, John (EDT)
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Machine Learning and Artificial Intelligence in Radiation Oncology : A Guide for Clinicians
Rosenstein, Barry S. (EDT); Rattay, Tim (EDT); Kang, John (EDT)
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Etat : New. Presents content written by practicing clinicians and research scientists, allowing a healthy mix of both new clinical ideas as well as perspectives on how to translate research findings into the clinicProvides perspectives from artificial .
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - \*\*Selected for 2025 Doody s Core Titles® in Radiation Oncology\*\*Machine Learning and Artificial Intelligence in Radiation Oncology: A Guide for Clinicians is designed for the application of practical concepts in machine learning to clinical radiation oncology. It addresses the existing void in a resource to educate practicing clinicians about how machine learning can be used to improve clinical and patient-centered outcomes. This book is divided into three sections: the first addresses fundamental concepts of machine learning and radiation oncology, detailing techniques applied in genomics; the second section discusses translational opportunities, such as in radiogenomics and autosegmentation; and the final section encompasses current clinical applications in clinical decision making, how to integrate AI into workflow, use cases, and cross-collaborations with industry. The book is a valuable resource for oncologists, radiologists and several members of biomedical field who need to learn more about machine learning as a support for radiation oncology. …
