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包郵 醫(yī)學(xué)影像——人工智能、圖像識別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
作者:龔良庚 著
開本:
其他
頁數(shù):
178
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醫(yī)學(xué)影像——人工智能、圖像識別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN:9787030796974
- 條形碼:9787030796974 ; 978-7-03-079697-4
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數(shù):暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
醫(yī)學(xué)影像——人工智能、圖像識別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書深人介紹了人工智能、圖像識別和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用,尤其是與醫(yī)學(xué)影像相關(guān)的圖像分割、標(biāo)記與處理、計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研究與應(yīng)用,以及疾病的識別與鑒別診斷等方面的知識體系,旨在將醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域先進(jìn)的醫(yī)工交叉融合技術(shù)提供給讀者。本書共10章,分別從結(jié)核病、人工智能在泌尿系統(tǒng)的應(yīng)用等不同的應(yīng)用視角進(jìn)行論述,涉及工學(xué)的技術(shù)方法、臨床應(yīng)用概況與前景,同時(shí)介紹了相應(yīng)領(lǐng)域的研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢,具有實(shí)用性、科學(xué)性和前沿性。
醫(yī)學(xué)影像——人工智能、圖像識別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) 目錄
目錄第1章 用于改進(jìn)胸部X線片結(jié)核檢測的一種新型堆疊集成模型 11.1 引言 11.2 材料與方法 51.3 結(jié)果與討論 111.4 結(jié)論與展望 17第2章 人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的作用:普通放射學(xué)和泌尿系統(tǒng)造影 182.1 人工智能 182.2 醫(yī)學(xué)中的人工智能 192.3 放射學(xué)中的人工智能 202.4 在泌尿外科中的應(yīng)用 252.5 利與弊 262.6 未來考慮 26第3章 基于頭皮腦電信號的癲癇發(fā)作早期檢測 273.1 引言 273.2 腦電圖 283.3 腦電信號處理 293.4 結(jié)果與討論 343.5 結(jié)論與展望 37第4章 非小細(xì)胞肺癌組織學(xué)分類的分形分析 394.1 引言 394.2 方法 404.3 結(jié)論 46第5章 基于多特征的膝關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎X線圖像的分類 475.1 引言 475.2 骨關(guān)節(jié)炎的原因 475.3 膝關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎程度 475.4 擬定工作 485.5 文獻(xiàn)調(diào)查 495.6 擬議方法學(xué) 515.7 基于紋理分析的特征提取法 565.8 結(jié)論 61第6章 非增殖性糖尿病視網(wǎng)膜病變的檢測和分類 626.1 引言 626.2 方法 626.3 微動(dòng)脈瘤的檢測 646.4 出血的檢測 646.5 滲出物的檢測 656.6 視網(wǎng)膜血管的提取 656.7 實(shí)驗(yàn)工作 686.8 結(jié)論 90第7章 CT圖像分割與分析在骨折檢測及標(biāo)記中的應(yīng)用 917.1 引言 914.2 方法 404.3 結(jié)論 46第5章 基于多特征的膝關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎X線圖像的分類 475.1 引言 475.2 骨關(guān)節(jié)炎的原因 475.3 膝關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎程度 475.4 擬定工作 485.5 文獻(xiàn)調(diào)查 495.6 擬議方法學(xué) 515.7 基于紋理分析的特征提取法 565.8 結(jié)論 61第6章 非增殖性糖尿病視網(wǎng)膜病變的檢測和分類 626.1 引言 62
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