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全新核医学图像分析林强9787030729316
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前言章 核医学影像1.1 医学影像概述1.1.1 结构医学影像1.1.2 功能医学影像1.2 核医学功能成像1.2.1 SPECT成像1.2.2 PET成像1.3 公共数据集1.3.1 数据通信标准1.3.2 数据集描述参考文献第2章 数据分析技术2.1 数据扩展技术2.1.1 基于几何变换的扩展2.1.2 基于对抗技术的扩展2.2 图像区域切分技术2.2.1 骨骼区域切分2.2.2 非病变区域切分. 畸变骨骼矫正技术..1 图像中肩颈的矫正..2 图像中脊柱的矫正2.4 模型构建技术2.4.1 深度学习方法2.4.2 深度神经网络2.4.3 激活函数和损失函数2.4.4 优化算法2.4.5 评价指标2.4.6 图像数据的标注参考文献第3章 核医学图像分类3.1 经典分类网络3.2 图像的二类分类3.2.1 骨转移的自动检测3.2.2 关节炎的自动检测3.. 肺阻塞的自动检测3.3 图像的多类分类3.3.1 单疾病多病灶图像分类3.3.2 多疾病多病灶图像分类3.4 疾病的亚类分类3.4.1 非融合图像的分类3.4.2 残差与注意力结合的图像分类参考文献第4章 核医学图像目标检测4.1 经典目标检测网络4.1.1 一阶段目标检测模型4.1.2 二阶段目标检测模型4.2 单疾病病灶检测4.2.1 数据集构建4.2.2 检测模型构建4.. 实验验及评价4.3 多疾病病灶检测4.3.1 数据集构建4.3.2 检测模型构建4.3.3 实验验及评价参考文献第5章 核医学图像分割5.1 经典分割网络5.1.1 图像语义分割5.1.2 图像实例分割5.2 病灶监督分割5.2.1 骨转移病灶分割5.2.2 甲状腺病灶分割5.3 病灶半监督分割5.3.1 分割方法概况5.3.2 半监督分割模型5.3.3 实验验及评价参考文献第6章 核医学诊断文本分析6.1 病灶及其表征关联分析6.1.1 核医学诊断文本6.1.2 诊断文本预处理6.1.3 病灶表征的形式编码6.1.4 病灶-表征关联挖掘6.1.5 实验验与结果分析6.2 基于文本的诊断模型6.2.1 基于传统机器学习方法的诊断模型6.2.2 基于深度学习方法的诊断模型参考文献彩图
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