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大數據時代的醫學圖像深度學習與前沿 版權信息
- ISBN：9787302671220
- 條形碼：9787302671220 ; 978-7-302-67122-0
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據時代的醫學圖像深度學習與前沿 本書特色
本書主要介紹機器學習等 的圖像分析方法，內容包括機器學習原理、深度學習原理、優化和訓練網絡、基于深度學習的醫學圖像分類、 目標檢測、醫學圖像分割、多模態圖像和超分辨圖像生成、基于Transformer的自注意力學習、稀疏成像數據的圖像重建和圖卷積網絡等。本書可作為醫學和工科的交叉學科及高等院校相關研究領域教學使用，對培養人工智能醫學精準診療人才具有重要意義。
大數據時代的醫學圖像深度學習與前沿 內容簡介
"全書以通俗易懂的語言、翔實生動的實例，全面介紹了大數據背景下醫學圖像分析方法。全書共分上下兩冊，總計17章，上冊主要介紹經典基礎的圖像分析方法，內容包括從物理參量成像到數字圖像、空域圖像增強、變換域圖像增強、圖像去噪恢復、醫學圖享配準、醫學圖像分割和醫學圖像分析臨床應用等。下冊主要介紹機器學習等**的圖像分析方法，內容包括機器學習原理、深度學習原理、優化和訓練網絡、基于深度學習的醫學圖像分類、 目標檢測、醫學圖像分割、多模態圖像和超分辨圖像生成、基于Transformer的自注意力學習、稀疏成像數據的圖像重建和圖卷積網絡等。 與市場上同類教材相比，本書從醫學圖像分析的實際需求出發，在講解相關知識的同時結合附錄中臨床醫學圖像分析處理代碼、公開數據集和相關比賽信息，力求讓讀者能夠學以致用、快速掌握。本書內容更加適用于醫學和工科的交叉學科，可作為高等院校相關研究領域的優秀教材，對培養人工智能醫學精準診療人才具有重要意義。"
大數據時代的醫學圖像深度學習與前沿 目錄
第1章 機器學習原理
1.1 機器學習方法
1.2 特征與降維
知識拓展
參考文獻
第2章 深度學習原理
2.1 深度學習數學基礎
2.2 卷積神經網絡
2.3 循環神經網絡
2.4 小結
知識拓展
參考文獻
第3章 如何訓練和優化人工神經網絡
3.1 人工神經網絡訓練基礎步驟
3.2 網絡優化方法
知識拓展
參考文獻
第4章 基于深度學習的醫學圖像分類
4.1 深度學習醫學圖像分類簡介
4.2 VGG
4.3 ResNet
4.4 DenseNet
4.5 Inception
4.6 小結
知識拓展
參考文獻
第5章 目標檢測
5.1 二階段檢測模型
5.2 單階段檢測模型
知識拓展
參考文獻
第6章 生物醫學圖像分割應用
6.1 圖像分割簡介
6.2 U-Net及三維U-Net
6.3 基于Attention機制的圖像分割
6.4 基于損失函數改進的醫學圖像分割
6.5 基于多任務學習的醫學圖像分割
知識拓展
參考文獻
第7章 醫學圖像生成
7.1 醫學圖像生成的機遇
7.2 基于自編碼器的醫學圖像合成
7.3 基于生成對抗模型的醫學圖像生成
7.4 基于擴散模型的醫學圖像合成
7.5 基于醫學圖像合成的臨床應用
知識拓展
參考文獻
第8章 基于Transformer的自注意力學習
8.1 Transformer基本原理
8.2 基礎的視覺Transformer
8.3 層次化的視覺Transformer
8.4 Transformer的應用與實例
8.5 小結
知識拓展
參考文獻
第9章 稀疏成像數據的圖像重建
9.1 傳統稀疏成像重建方法
9.2 基于映射學習的稀疏成像重建方法
9.3 基于殘差學習的稀疏成像重建方法
9.4 基于迭代展開的稀疏成像重建方法
9.5 可用于稀疏成像研究的公共數據集
9.6 小結
知識拓展
參考文獻
0章 圖神經網絡
10.1 為什么需要學習圖數據
10.2 基于圖信號處理的卷積圖神經網絡
10.3 其他圖表征學習
10.4 圖池化
10.5 其他圖神經網絡：圖生成和動態圖分析
10.6 應用場景
知識拓展
參考文獻
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大數據時代的醫學圖像深度學習與前沿 作者簡介
張紅梅 單位：西安交通大學 職務、職稱：教授 性別：女 年齡：49 專業：生物醫學工程。1.超聲黏彈性成像理論及方法研究，超聲黏彈性成像在臨床早期疾病診斷中的應用研究
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