Deep Learning for Medical Image Analysis
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Inhaltsverzeichnis1. An Introduction to Neural Networks and Deep Learning 2. Medical Image Synthesis and Reconstruction 3. Dynamic Inference using Neural Architecture Search in Medical Image Segmentation 4. Cardiac 5. Detecting, Local. Bestandsnummer des Verkäufers 897744714
Bibliografische Details
Titel: Deep Learning for Medical Image Analysis
Verlag: ACADEMIC PR INC
Erscheinungsdatum: 2023
Einband: Softcover
Zustand: New
Auflage: 2. Auflage
Über diesen Titel
· Covers common research problems in medical image analysis and their challenges
· Describes the latest deep learning methods and the theories behind approaches for medical image analysis
· Teaches how algorithms are applied to a broad range of application areas including cardiac, neural and functional, colonoscopy, OCTA applications and model assessment
· Includes a Foreword written by Nicholas Ayache
Dinggang Shen, PhD is a Professor and a Founding Dean with School of Biomedical Engineering, ShanghaiTech University, Shanghai, China, and also a Co-CEO of United Imaging Intelligence (UII), Shanghai. He is a Fellow of IEEE, AIMBE, IAPR and MICCAI. He was a Jeffrey Houpt Distinguished Investigator and a Full Professor (Tenured) with the University of North Carolina at Chapel Hill (UNC-CH), Chapel Hill, NC, USA. His research interests include medical image analysis, computer vision and pattern recognition. He has published more than 1,500 peer-reviewed papers in the international journals and conference proceedings, with H-index 130 and over 70K citations.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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