標(biāo)題: Titlebook: Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen; Technologien, Produk Mario A. Pfannstiel,Kristin Kassel,Christoph Rasch Book 20 [打印本頁(yè)] 作者: T-cell 時(shí)間: 2025-3-21 17:19
書目名稱Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen影響因子(影響力)
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書目名稱Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen網(wǎng)絡(luò)公開度
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書目名稱Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen被引頻次
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書目名稱Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen讀者反饋
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作者: OGLE 時(shí)間: 2025-3-21 23:13 作者: 可觸知 時(shí)間: 2025-3-22 04:11 作者: MAG 時(shí)間: 2025-3-22 04:50 作者: instulate 時(shí)間: 2025-3-22 08:46
ysicians for accurate diagnosis. In this chapter, a completely integrated CAD system based on deep learning is presented to diagnose breast lesions from digital X-ray mammograms involving detection, segmentation, and classification. To automatically detect breast lesions from mammograms, a regional 作者: 擁擠前 時(shí)間: 2025-3-22 16:45 作者: 女上癮 時(shí)間: 2025-3-22 20:44 作者: 間諜活動(dòng) 時(shí)間: 2025-3-23 00:52
Heiko Block,Mareike Heinzen,Nils von Dellingshausenetal modeling based on computational anatomy, deep learning-based methods can obtain muscle information automatically. Through analysis of image features, both approaches can obtain muscle characteristics such as shape, volume, and area, and derive additional information by analyzing other image tex作者: 熄滅 時(shí)間: 2025-3-23 01:38
Ariane Segelitz-Karsten,Nadine Hietschold,Sebastian Gurtner,Ronny Reinhardt-dimensional (3D) computed tomography (CT) images. CT images are widely used to visualize 3D anatomical structures composed of multiple organ regions inside the human body in clinical medicine. Automatic recognition and segmentation of multiple organs on CT images is a fundamental processing step of作者: comely 時(shí)間: 2025-3-23 07:11
Waldemar Pelzich is expensive to obtain. Active Learning (AL) frameworks can facilitate major improvements in CNN performance with intelligent selection of minimal data to be labeled. This paper proposes a novel diversified AL based on Fisher information (FI) for the first time for CNNs, where gradient computati作者: Gerontology 時(shí)間: 2025-3-23 11:37
Kristin Kasselesearch and clinical applications. Most existing cross-modality synthesis methods require large dataset of paired data for training, while it is often non-trivial to acquire perfectly aligned images of different modalities for the same subject. Even tiny misalignment (i.e., due patient/organ motion)作者: 土坯 時(shí)間: 2025-3-23 16:12 作者: Collected 時(shí)間: 2025-3-23 19:00
Anne Maria Busch,Renate Kratochvil,Christina Schweigerplays a vital role in biomedical image analysis. Recently, graph-based methods with a global optimization property have been developed and optimized for various medical imaging applications. Despite their widespread use, these require human experts to design transformations, image features, surface 作者: 調(diào)整 時(shí)間: 2025-3-24 00:55 作者: 欺騙手段 時(shí)間: 2025-3-24 04:31 作者: 異端邪說下 時(shí)間: 2025-3-24 10:15 作者: eulogize 時(shí)間: 2025-3-24 14:12 作者: 是突襲 時(shí)間: 2025-3-24 15:24 作者: Torrid 時(shí)間: 2025-3-24 22:38
Claudia M?llermore tangled in the prediction on a multiple-step horizon and consequently the task can be framed in different ways. For example, one can develop a single-step predictor to be used recursively along the forecasting horizon (recursive approach) or develop a multi-output model that directly forecasts 作者: 開玩笑 時(shí)間: 2025-3-25 01:57
Eileen Doctor,Christoph Buck,Torsten Eymanntegories a wide range of NLP techniques discussed in book in terms of general machine learning paradigms. In this way, the majority of sections and chapters of the book can be naturally clustered into four classes: classification, sequence-based prediction, higher-order structured prediction, and se作者: 拋射物 時(shí)間: 2025-3-25 04:44 作者: 高調(diào) 時(shí)間: 2025-3-25 09:01
Anne Bergh?fer,Farideh Carolin Afraz,Carsten Dreherision applications like ImageNet classification. In this chapter, we are interested in deep learning-based descriptors for object instance search in images. Specifically, we propose to tackle some practical issues of existing CNN models, with a focus on resource-efficient yet effective deep descript作者: ORBIT 時(shí)間: 2025-3-25 15:28
Alma Dautovic,Mario A. Pfannstielwork using Deep Learning and IoT wearable devices to assess .One of the main benefits of this book is that it presents a comprehensive and innovative eHealth framework that leverages deep learning and IoT wearable devices for the evaluation of Parkinson‘s disease patients. This framework offers a ne作者: Receive 時(shí)間: 2025-3-25 17:54 作者: 態(tài)學(xué) 時(shí)間: 2025-3-25 22:55
Innovationsmanagement unter VUKA-Bedingungen: Gesundheit im Fokus von Digitalisierung, Datenanalyti Komplexit?t und Ambiguit?t stehen. Viele Gesundheitsinstitutionen unterliegen erheblichen Pfadabh?ngigkeiten, wodurch Transformationsprozesse erschwert werden. Die vier D Digitalisierung, Datenanalytik, Disruption und Diskontinuit?t sollten als Weckruf verstanden werden, um durch ein strategisches 作者: RLS898 時(shí)間: 2025-3-26 00:44
,Innovation durch Digitalisierung?– Eine Chance für die Restrukturierung von Prozessen im Gesundheitierung. Sie ver?ndert Gesch?ftsmodelle, Organisationsstrukturen und Prozesse, oft mithilfe von Big-Data-Technologien. Die Digitalisierung bringt umfangreiche Innovationen im Gesundheitswesen mit sich und wird auch als Enabler für Innovationen genutzt. M?gliche Konzepte in der Praxis sind die ?digita作者: 我沒有強(qiáng)迫 時(shí)間: 2025-3-26 04:34
,Gestaltungsm?glichkeiten eines Erl?smodells für innovative Digital-Health-Start-ups,rabilit?t aufwirft und anderseits neue M?glichkeiten der Verbesserung von Versorgung und Kommunikation bietet, die alle Akteure betrifft. Zunehmend werden dazu Angebote von Start-ups entwickelt, die für die Gesundheitsversorgung relevant sind und als Produkt, (Dienst-)Leistung oder L?sung im Versorg作者: 預(yù)感 時(shí)間: 2025-3-26 09:17
,Mit Low-End Innovationen die medizinische Versorgung verbessern?– Potenziale und Herausforderungen,n von Untersuchungs- und Behandlungsmethoden gro?en Aufgaben gegenüber. Ein dr?ngendes Problem stellt die Bereitstellung von medizinischer Versorgung dar. Mehrere Milliarden Menschen, v.?a. in Entwicklungs- und Schwellenl?ndern, verfügen über keinen oder nur unzureichenden Zugang zu medizinischer Gr作者: 記成螞蟻 時(shí)間: 2025-3-26 15:12 作者: 可觸知 時(shí)間: 2025-3-26 18:40
,Digitale Innovation?– Trendwende im deutschen Gesundheitssystem,Krankheiten und Multimorbidit?t konfrontiert. Auch die Thematik Gesundheit selbst nimmt in ihren zahlreichen Auspr?gungen eine zentrale Rolle in der Weltwirtschaft ein. Im Zeitalter der Technologie und Innovation scheint Digitalisierung eine Antwort auf zumindest einige dr?ngende Fragen bieten zu k?作者: 責(zé)難 時(shí)間: 2025-3-26 22:04 作者: 收養(yǎng) 時(shí)間: 2025-3-27 04:41
,Innovationen im (?ffentlichen) Gesundheitssystem: Eine Analyse aus strategischer Perspektive, attraktives Angebot für Patienten zu schaffen und eine effiziente Versorgung im ?ffentlichen Versicherungssystem zu garantieren. Dieser Beitrag wendet das theoretische Konzept der dynamischen Kompetenzen (engl. Dynamic Capabilities) an, um anhand einer Sekund?rdatenrecherche die Entstehung und Umse作者: 額外的事 時(shí)間: 2025-3-27 05:34
,Professionelles Projektmanagement als Grundlage für erfolgreiche Innovationsentwicklung im GesundheProjekten dar. Dies betrifft in besonderem Ma?e Organisationen der Gesundheitswirtschaft, welche strategische und operative Projekte in einem sich schnell wandelnden unternehmerischen Umfeld durchführen. Die Wahl der ad?quaten Projektmanagementmethodik und der systematische Aufbau von Projektmanagem作者: 禁令 時(shí)間: 2025-3-27 12:03 作者: 河流 時(shí)間: 2025-3-27 16:53 作者: 紅潤(rùn) 時(shí)間: 2025-3-27 20:19 作者: 搖擺 時(shí)間: 2025-3-27 23:31
,TWI im Gesundheitswesen?– Das System von innen heraus innovieren,zufriedenheit entwickelt. Im Rahmen von Lean-Ans?tzen sind diese Methoden in der Industrie wieder neuentdeckt worden und ihr Nutzen wird nun auch zunehmend in Organisationen des Gesundheitswesens im Rahmen von Lean-Healthcare- bzw. Lean-Hospital-Ans?tzen wahrgenommen. Der Artikel beschreibt, wie die作者: 無能性 時(shí)間: 2025-3-28 02:27 作者: 開頭 時(shí)間: 2025-3-28 09:56 作者: Ruptured-Disk 時(shí)間: 2025-3-28 10:32 作者: 殘酷的地方 時(shí)間: 2025-3-28 16:58
,Diffusionshindernisse bei der Einführung des Gesamtbudgets in der Psychiatrie als innovativen Ansaten Erfordernissen der Gesundheitsversorgung hinterher. Eine wesentliche Hürde sind in Deutschland die Vielfalt der Finanzierungstr?ger und eine Institutionszentriertheit des Versorgungssystems anstelle einer Patientenzentriertheit. Das Regionale Psychiatriebudget bzw. ein Gesamtbudget im Rahmen von 作者: 使腐爛 時(shí)間: 2025-3-28 21:20
Einordnung und Entwicklung von Produktdienstleistungssystemen im Innovationsmanagement,ll, für Kunden interessant und damit auch wirtschaftlich erfolgreich sind. Sie gewinnen mehr und mehr an Bedeutung, da ihre praktischen Vorzüge die Kundenakzeptanz und die Kundenzufriedenheit erh?hen und sie bei der t?glichen Anwendung Bequemlichkeit, Flexibilit?t und einfache Bedienbarkeit vermitte作者: condemn 時(shí)間: 2025-3-29 01:28
,Gesundheitszentren als innovative L?sung der absehbaren Versorgungskrise im l?ndlichen Raum,elassenen Versorgung, den Abbau wohnortnaher station?rer Versorgungsstrukturen und die Feminisierung der Medizin. Die ?u?eren Einflüsse bedingen den Wandel der ambulanten Versorgung in Richtung angepasster, innovativer und nachhaltiger Strukturen, die eine gute medizinische Versorgung gew?hrleisten 作者: 有發(fā)明天才 時(shí)間: 2025-3-29 03:42 作者: Celiac-Plexus 時(shí)間: 2025-3-29 10:37
nt. To evaluate the integrated CAD system for detection, segmentation, and classification, the publicly available and annotated INbreast database is used over fivefold cross-validation tests. The evaluation results of the YOLO-based detection achieved detection accuracy of 97.27%, Matthews’s correla作者: AMOR 時(shí)間: 2025-3-29 11:51
Thorsten Knape,Peter Hufnagl,Christoph Raschent. To evaluate the integrated CAD system for detection, segmentation, and classification, the publicly available and annotated INbreast database is used over fivefold cross-validation tests. The evaluation results of the YOLO-based detection achieved detection accuracy of 97.27%, Matthews’s correla作者: 沉默 時(shí)間: 2025-3-29 19:11 作者: Integrate 時(shí)間: 2025-3-29 22:23 作者: COMA 時(shí)間: 2025-3-30 03:22 作者: transdermal 時(shí)間: 2025-3-30 04:14
Waldemar Pelzmber of voxels queried by AL until the model generates accurate segmentation for that subject, and (2) using AL to build a universal model generalizable to all images in a given data set. In both scenarios, FI-based AL improved performance after labeling a small percentage (less than 0.05%) of voxel作者: Axillary 時(shí)間: 2025-3-30 11:09
Kristin Kassel synthesized images. We validate our proposed algorithm on three popular image synthesis tasks, including brain MR-to-CT, prostate MR-to-CT, and brain 3T-to-7T. The experimental results demonstrate that our proposed method can achieve good synthesis performance by using the unpaired data only.作者: Bernstein-test 時(shí)間: 2025-3-30 13:23
Franziska Wilhelm,Martin K?gimentation of optical coherence tomography (OCT) images of normal retinas and retinas affected by age related macular degeneration (AMD). The proposed approach was validated on 40 retina OCT volumes including 20 normal and 20 AMD subjects. The experiments showed statistically significant improvement 作者: Amylase 時(shí)間: 2025-3-30 20:34 作者: 十字架 時(shí)間: 2025-3-31 00:17 作者: maudtin 時(shí)間: 2025-3-31 01:04
Christian M. Thurnes,Patrick Graupp,Gerard Berendsen,Alexandra Thurnes,Dik Versteegas. Time series forecasting requires organizing the available data into input-output sequences for parameter training, hyperparameter tuning and performance testing. An additional developers’ choice explored in the chapter is the definition of the similarity index (error metric) that the training pr作者: 發(fā)炎 時(shí)間: 2025-3-31 08:42 作者: epidermis 時(shí)間: 2025-3-31 12:10
Eileen Doctor,Christoph Buck,Torsten Eymann on our reviews of these rapid recent advances, we then enrich our earlier writing on the research frontiers of NLP in Chap.?. by addressing future directions of exploiting compositionality of natural language for generalization, unsupervised and reinforcement learning for NLP and their intricate co作者: BRAVE 時(shí)間: 2025-3-31 14:33
Lena Marie Wirth,Sabine Daxberger,Miriam Peters,Manfred Hülsken-Giesler on our reviews of these rapid recent advances, we then enrich our earlier writing on the research frontiers of NLP in Chap.?. by addressing future directions of exploiting compositionality of natural language for generalization, unsupervised and reinforcement learning for NLP and their intricate co作者: Maximize 時(shí)間: 2025-3-31 21:25
Anne Bergh?fer,Farideh Carolin Afraz,Carsten Dreherhich is able to match the performance of the uncompressed descriptor with tiny 32–256 bit hashes. Second, inspired from invariance theory, we propose Nested Invariance Pooling (NIP), a method for computing group-invariant transformations with feed-forward neural networks. We specifically incorporate作者: intimate 時(shí)間: 2025-3-31 23:20
Guntram Fischerrvation of the chromosphere and magnetogram of the photosphere is realized by using GAN, exhibiting powerful image domain transfer ability among multiple wavebands and different observation devices. It can compensate the lack of observation time or waveband. In addition, time series model, e.g., LST作者: 連鎖 時(shí)間: 2025-4-1 04:41
Innovationen und Innovationsmanagement im GesundheitswesenTechnologien, Produk作者: Endearing 時(shí)間: 2025-4-1 08:57
Innovationen und Innovationsmanagement im Gesundheitswesen978-3-658-28643-9作者: 赦免 時(shí)間: 2025-4-1 13:37 作者: anaphylaxis 時(shí)間: 2025-4-1 15:32
Julia Hageneep neural networks and application to digital cultural content mining. An additional application field is also discussed, and illustrates how deep learning can be of very high interest to comp978-3-030-34375-0978-3-030-34376-7Series ISSN 2191-5768 Series E-ISSN 2191-5776 作者: botany 時(shí)間: 2025-4-1 21:53 作者: 奇怪 時(shí)間: 2025-4-1 22:49
