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大數(shù)據(jù)時(shí)代的醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí)與前沿 讀者對象:本書可做為高等院校生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)教材和其他理工科高年級本科生和研究生教材, 也可供相關(guān)科技人員參考
"全書以通俗易懂的語言、翔實(shí)生動(dòng)的實(shí)例,全面介紹了大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)學(xué)圖像分析方法。全書共分上下兩冊,總計(jì)17章,上冊主要介紹經(jīng)典基礎(chǔ)的圖像分析方法,內(nèi)容包括從物理參量成像到數(shù)字圖像、空域圖像增強(qiáng)、變換域圖像增強(qiáng)、圖像去噪恢復(fù)、醫(yī)學(xué)圖享配準(zhǔn)、醫(yī)學(xué)圖像分割和醫(yī)學(xué)圖像分析臨床應(yīng)用等。下冊主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)等**的圖像分析方法,內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)原理、深度學(xué)習(xí)原理、優(yōu)化和訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)、基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分類、 目標(biāo)檢測、醫(yī)學(xué)圖像分割、多模態(tài)圖像和超分辨圖像生成、基于Transformer的自注意力學(xué)習(xí)、稀疏成像數(shù)據(jù)的圖像重建和圖卷積網(wǎng)絡(luò)等。
與市場上同類教材相比,本書從醫(yī)學(xué)圖像分析的實(shí)際需求出發(fā),在講解相關(guān)知識的同時(shí)結(jié)合附錄中臨床醫(yī)學(xué)圖像分析處理代碼、公開數(shù)據(jù)集和相關(guān)比賽信息,力求讓讀者能夠?qū)W以致用、快速掌握。本書內(nèi)容更加適用于醫(yī)學(xué)和工科的交叉學(xué)科,可作為高等院校相關(guān)研究領(lǐng)域的優(yōu)秀教材,對培養(yǎng)人工智能醫(yī)學(xué)精準(zhǔn)診療人才具有重要意義。"
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