Sato Naoki – Các chiến lược điều trị suy tim, Phiên bản 1 [2019]
Y học tái sinh và phẫu thuật thẩm mỹ – Da và mô mềm, xương, sụn, cơ, gân và dây thần kinh, 2019
Phẫu thuật xạ hình lập thể cho ung thư tuyến tiền liệt, 2019
Phẫu thuật cho ung thư dạ dày, ấn bản 2019
Khớp giả (Liền xương lệch) – Chẩn đoán, Đánh giá và Quản lý, 2021
Cuốn sách này, hiện đã được sửa đổi rộng rãi và cập nhật lần thứ hai, cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về cả học máy và học sâu cũng như vai trò của chúng trong ung thư học, vật lý y tế và X quang. Người đọc sẽ tìm thấy sự bao quát kỹ lưỡng về lý thuyết cơ bản, phương pháp và các ứng dụng minh họa trong các lĩnh vực này. Phần giới thiệu giải thích về học máy và học sâu, xem xét các phương pháp học tập, thảo luận về đánh giá hiệu suất và kiểm tra các công cụ phần mềm và bảo vệ dữ liệu. Các phần chi tiết riêng lẻ sau đó được dành cho việc sử dụng máy học và học sâu để phân tích hình ảnh y tế, lập kế hoạch điều trị và phân phối, cũng như mô hình hóa kết quả và hỗ trợ quyết định. Tài nguyên cho các ứng dụng khác nhau được cung cấp trong mỗi chương và mã phần mềm được nhúng thích hợp cho các mục đích minh họa. Cuốn sách sẽ là vô giá đối với sinh viên và người dân trong lĩnh vực vật lý y tế, X quang và ung thư học và cũng sẽ thu hút nhiều học viên và nhà nghiên cứu có kinh nghiệm hơn và các thành viên của cộng đồng máy học ứng dụng.TRÍCH DẪN___
Machine and Deep Learning in Oncology, Medical Physics and Radiology, 2nd Edition
Issam El Naqa, Martin J. Murphy
Year:
2022
Edition:
2nd
Publisher:
Springer
Language:
English
Pages:
514
ISBN 10:
3030830462
ISBN 13:
9783030830465
Tải ebook: PDF, 16 MB, 514 trang, Tiếng Anh
>>> DOWNLOAD EBOOK<<<
Tài liệu Y Khoa - Mạng Y Tế