Tái cực tim – Khoa học cơ bản và Quản lý lâm sàng, Ấn bản 2020
PRRT nội động mạch gan với 111In-Octreotide, ấn bản 2021
Chẩn đoán hình ảnh cấp cứu ở bệnh nhân mang thai – Ấn bản 2020
Những tiến bộ trong học sâu để phân tích hình ảnh y tế, ấn bản 2022
Stress oxy hóa trong các bệnh phổi, tập 2
Cuốn sách này đánh giá những tiến bộ mới nhất trong các phương pháp học sâu để phát hiện bệnh mạnh mẽ, phân đoạn cơ quan mạnh mẽ và chính xác trong điện toán hình ảnh y tế (phương thức hình ảnh X quang và bệnh lý), và xây dựng và khai thác cơ sở dữ liệu X quang quy mô lớn. Nó đặc biệt tập trung vào việc áp dụng các mạng thần kinh tích chập và trên các mạng thần kinh tái phát như LSTM, sử dụng nhiều ví dụ thực tế để bổ sung cho lý thuyết.Độc giả dự định của cuốn sách này là các kỹ sư chuyên nghiệp, nhà khoa học hoặc sinh viên tốt nghiệp có khả năng hiểu các khái niệm chung về xử lý hình ảnh, thị giác máy tính và phân tích hình ảnh y tế. Họ có thể áp dụng khoa học máy tính và các nguyên tắc toán học vào thực tiễn giải quyết vấn đề. Có thể cần phải có một mức độ quen thuộc nhất định với một số môn học nâng cao hơn: hình thành và nâng cao hình ảnh, hiểu hình ảnh, nhận dạng hình ảnh trong các ứng dụng y tế, học thống kê, mạng lưới thần kinh sâu, dự đoán cấu trúc và phân đoạn hình ảnh.
TRÍCH DẪN_
Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics
Editors
Lu Le
Xiaosong Wang
Gustavo Carneiro
Lin Yang
Series Title
Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
Copyright
2019
Publisher
Springer International Publishing
Copyright Holder
Springer Nature Switzerland AG
eBook ISBN
978-3-030-13969-8
DOI
10.1007/978-3-030-13969-8
Hardcover ISBN
978-3-030-13968-1
Series ISSN
2191-6586
Edition Number
1
Number of Pages
XI, 461
Number of Illustrations
21 b/w illustrations, 156 illustrations in colour
Topics
Image Processing and Computer Vision
Tải ebook: Định dạng PDF – 461 Trang – 20 MB – Tiếng Anh
>>> DOWNLOAD EBOOK <<<
Tài liệu Y Khoa - Mạng Y Tế