Học sâu về phân tích hình ảnh y tế – Thách thức và ứng dụng, 2020

Cuốn sách này trình bày nghiên cứu tiên tiến và các ứng dụng học sâu trong một loạt các kịch bản hình ảnh y tế, chẳng hạn như chẩn đoán bằng máy tính, phân đoạn hình ảnh, nhận dạng và phân loại mô, và các lĩnh vực khác của các vấn đề y tế và chăm sóc sức khỏe. Mỗi chương của nó bao gồm một chủ đề chuyên sâu, từ tổng hợp hình ảnh y tế và kỹ thuật phân tích cơ xương khớp đến các công cụ chẩn đoán tổn thương vú trên hình ảnh nhũ ảnh kỹ thuật số và bệnh tăng nhãn áp trên hình ảnh chụp đáy võng mạc. Nó cũng cung cấp một cái nhìn tổng quan về học sâu trong phân tích hình ảnh y tế và nêu bật các vấn đề và thách thức mà các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng gặp phải, khảo sát và thảo luận về các phương pháp thực tế nói chung và trong bối cảnh của các vấn đề cụ thể. Các nhà nghiên cứu học thuật, lâm sàng và công nghiệp, cũng như các nhà nghiên cứu trẻ và nghiên cứu sinh về hình ảnh y học, chẩn đoán hỗ trợ máy tính, kỹ thuật y sinh và thị giác máy tính sẽ thấy cuốn sách này là một tài liệu học tập tuyệt vời và rất hữu ích.

TRÍCH DẪN_
Deep Learning in Medical Image Analysis
Book Subtitle
Challenges and Applications
Editors
Gobert Lee
Hiroshi Fujita
Series Title
Advances in Experimental Medicine and Biology
Series Volume
1213
Copyright
2020
Publisher
Springer International Publishing
Copyright Holder
Springer Nature Switzerland AG
eBook ISBN
978-3-030-33128-3
Hardcover ISBN
978-3-030-33127-6
Series ISSN
0065-2598
Edition Number
1
Number of Pages
VIII, 181
Number of Illustrations
17 b/w illustrations, 114 illustrations in colour
Topics
Biomedical Engineering/Biotechnology

Tải ebook: Định dạng PDF – 181 Trang – 10 MB – Tiếng Anh

THƯ VIỆN MEDIPHARM