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深度学习在医学图像中的应用
所属分类：医药.卫生>>医药.卫生>>临床医学作者：郑光远|责编:刘志红出版社：电子工业
医学图像分析已是当前医学研究、诊断和治疗中必不可少的技术手段。医学图像中包含重要的生理、病理等信息，但由于图像中的信息量大、维度高，这些信息在医学图像中表现复杂，所以挖掘难度很大。尽管从二十世纪五六十年代起，学者专家都在尝试用计算机辅助手段从中挖掘有价值的诊断信息，但效果一直不理想，直到近几年，随着机器学习算法陆续取得重要进展，人类步入深度学习时代，医学图像辅助检测与诊断技术才有了较大进步。本书内容由浅入深，从易到难，各章节既相对独立，又前后关联，既适合对医学图像分析有兴趣的爱好者作为入门读物，也能为计算机医学图像分析研究领域的学者带来创新思路。
售价：39.20

深度学习与医学图像处理/智能医学与大数据系列
所属分类：医药.卫生>>医药.卫生>>临床医学作者：编者:梁隆恺//付鹤//陈峰蔚//刘亚欧//熊云云|责编:吴晋瑜出版社：人民邮电
丛书项：智能医学与大数据系列
这是一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。本书先介绍医学图像的基础知识，包括医学图像数据、数据标注、医学数字图像处理和医学图像分类；其次介绍解决医学图像处理中常见的机器视觉任务（语义分割、关键点检测和医学图像配准），并辅以实战案例，帮助读者深入理解相关技术原理，进而巩固所学知识；最后介绍模型优化和迁移学习的相关内容，帮助读者拓宽思路，提升其针对具体需求采用不同的解决方法的能力。本书适合医工交叉专业以及从事医学图像处理工作的工程人员和科研人员阅读，也可供智能医学相关专业的高年级本科生及研究生参考。阅读本书之前，读者需要了解基本的深度学习知识，并有一定的Python编程基础。
售价：35.92

医学图像分割与校正--基于水平集方法与深度学习(精)/数理医学丛书
所属分类：医药.卫生>>医药.卫生>>临床医学作者：杨云云|责编:李欣//李香叶|总主编:孔德兴出版社：科学
丛书项：数理医学丛书
本书从图像分割与校正模型和水平集方法的基本概念出发，整理了若干基于水平集和深度学习的医学图像分割与校正模型。全书共11 章，包括五部分内容：第一部分（第1章）介绍医学图像分割与校正的方法，包括医学图像分割与校正背景及意义、国内外研究现状分析和相关模型和方法。第二部分（第2-4章）详细讨论二区和多区图像分割与校正模型，包括多区MR图像分割与校正模型、抗噪声医学图像分割与校正模型及基函数表达的人脑MR图像校正及分割模型。第三部分（第5 章）介绍多图谱融合的三维人脑MRI分割及校正模型，主要针对3D人脑MR图像的分割及校正。第四部分（第 6-8章）介绍带有约束信息的图像分割模型，包括结合先验约束项的图像分割模型、带有强约束项的彩色图像分割模型和PeRSF模型。第五部分（第9-11章）介绍基于深度学习与水平集方法的医学图像分割模型，包括弱监督牙齿分割模型、基于局部方差和边缘信息的自适应分割模型、基于强化主动学习的图像选择策略应用于分割模型。以上介绍的各种医学图像分割与校正模型，针对不同特性的医学图像，不仅提高了模型分割的准确度，也提高了模型分割的速度以及自适应性与鲁棒性。本书可作为高等院校数学、电子信息工程、计算机科学、自动化、通信、生物工程和医学影像等专业的本科生与研究生的专业教材，也可供从事上述相关专业的研究人员和工程技术人员参考。
售价：51.20

大数据时代的医学图像深度学习与前沿(西安交通大学研究生十四五规划精品系列教材)
所属分类：医药.卫生>>医药.卫生>>临床医学作者：编者:张红梅//卢虹冰|责编:孙宇出版社：清华大学
本书介绍了人工智能领域的基础理论和方法，包括机器学习方法的简要介绍；深度学习的数学基础；网络架构设计改进、训练及优化步骤；深度学习在医学图像目标检测、分类分割、图像生成、稀疏重建和图神经网络在临床应用的案例，并附有程序。本书可做为高等院校生物医学工程专业教材和其他理工科高年级本科生和研究生教材，也可供相关科技人员参考。
售价：35.60

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