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[正版新书]大数据时代的医学图像分析原理与方法 卢虹冰 张红梅 副主 清华大学出版社 大数据医疗 医学图像分析 医
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书名: | 大数据时代的医学图像分析原理与方法 |
出版社: | 清华大学出版社 |
出版日期 | 2024-09 |
ISBN号: | 9787302672241 |
全书以通俗易懂的语言、翔实生动的实例,全面介绍了大数据背景下医学图像分析方法。全书共分上下两册,总计17章,上册主要介绍经典基础的图像分析方法,内容包括从物理参量成像到数字图像、空域图像增强、变换域图像增强、图像去噪恢复、医学图享配准、医学图像分割和医学图像分析临床应用等。下册主要介绍机器学习等最新的图像分析方法,内容包括机器学习原理、深度学习原理、优化和训练网络、基于深度学习的医学图像分类、 目标检测、医学图像分割、多模态图像和超分辨图像生成、基于Transformer的自注意力学习、稀疏成像数据的图像重建和图卷积网络等。 与市场上同类教材相比,本书从医学图像分析的实际需求出发,在讲解相关知识的同时结合附录中临床医学图像分析处理代码、公开数据集和相关比赛信息,力求让读者能够学以致用、快速掌握。本书内容更加适用于医学和工科的交叉学科,可作为高等院校相关研究领域的优秀教材,对培养人工智能医学精准诊疗人才具有重要意义。 |
卢虹冰 单位:空军军医大学(第四军医大学) 职务、职称:教授,系主任 性别:女 年龄:55 专业:生物医学工程
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本书主要介绍经典基础的图像分析方法,内容包括从物理参量成像到数字图像、空域图像增强、变换域图像增强、图像去噪恢复、医学图享配准、医学图像分割和医学图像分析临床应用等。本书可作为医学和工科的交叉学科及高等院校相关研究领域教学使用,对培养人工智能医学精准诊疗人才具有重要意义。 |
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第1章 从物理参量成像到数字图像 1
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我们正处在一个数据爆炸的时代,大数据不仅改变了我们生活的方方面面,也正在深刻影响着医学领域的发展。在医学领域,大量的数据来自医学影像,从传统的X线、CT到现代的MRI、超声等,每一种成像技术都为疾病的诊断、治疗和预后提供了宝贵的信息。然而,越来越多的数据使得医师人工获取有用的信息变得越来越难,一方面是因为人民群众日益增长的医疗健康需求和有限优质医师资源之间的矛盾,使得医生难以应对巨大的数据量;另一方面是如何从这些海量的数据中挖掘更全面更准确的信息,也是一个医生个体难以胜任的任务。在这个背景下,《大数据时代的医学图像分析原理与方法》应运而生,旨在探讨在海量数据环境下,如何更有效地分析医学图像,辅助医师进行更高效地分析和诊断,从而推动医学研究的进步和临床诊疗水平的提升。 |
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