دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: El-Baz. Ayman S., Suri. Jasjit S سری: ISBN (شابک) : 9780429441493, 9780429806209 ناشر: CRC Press سال نشر: 2019 تعداد صفحات: 469 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 13 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب تصویربرداری قلب و عروق و تجزیه و تحلیل تصویر: سیستم قلبی عروقی -- بیماری ها -- تشخیص.، تصویربرداری تشخیصی.، سلامت و تناسب اندام / بیماری ها / عمومی.، پزشکی / پزشکی بالینی.، پزشکی / بیماری ها.، پزشکی / پزشکی مبتنی بر شواهد.، پزشکی / داخلی.
در صورت تبدیل فایل کتاب Cardiovascular imaging and image analysis به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب تصویربرداری قلب و عروق و تجزیه و تحلیل تصویر نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این یک کار مرجع جامع و چند مشارکتی خواهد بود که آخرین
پیشرفتها در تصویربرداری فضایی، زمانی و عملکردی قلب را شرح
میدهد. این شامل چندین روش تصویربرداری برجسته مانند فناوریهای
MRI، CT و PET خواهد بود. تاکید ویژه ای بر تکنیک های تجزیه و
تحلیل تصویربرداری خودکار، که برای تجزیه و تحلیل تصویربرداری
زیست پزشکی از سیستم قلبی عروقی مهم هستند، خواهد بود. رویکرد
جدید 4 بعدی ویژگی
منحصر به فرد این محصول خواهد بود-- بیشتر
بخوانید.
چکیده: این یک کار مرجع جامع و چند مشارکتی خواهد بود که آخرین
پیشرفتها در تصویربرداری فضایی، زمانی و عملکردی قلب را شرح
میدهد. این شامل چندین روش تصویربرداری برجسته مانند فناوریهای
MRI، CT و PET خواهد بود. تاکید ویژه ای بر تکنیک های تجزیه و
تحلیل تصویربرداری خودکار، که برای تجزیه و تحلیل تصویربرداری
زیست پزشکی از سیستم قلبی عروقی مهم هستند، خواهد بود. رویکرد
جدید مبتنی بر 4 بعدی ویژگی منحصر به فرد این محصول خواهد بود
This will be a comprehensive multi-contributed reference work
that will detail the latest developments in spatial, temporal,
and functional cardiac imaging. It will include several
prominent imaging modalities such as MRI, CT, and PET
technologies. There will be special emphasis placed on
automated imaging analysis techniques, which are important to
biomedical imaging analysis of the cardiovascular system. Novel
4D based approach
will be a unique characteristic of this product--
Read
more...
Abstract: This will be a comprehensive multi-contributed
reference work that will detail the latest developments in
spatial, temporal, and functional cardiac imaging. It will
include several prominent imaging modalities such as MRI, CT,
and PET technologies. There will be special emphasis placed on
automated imaging analysis techniques, which are important to
biomedical imaging analysis of the cardiovascular system. Novel
4D based approach will be a unique characteristic of this
product
Content: Cover
Half Title
Title Page
Copyright Page
Dedication
Contents
Preface
Acknowledgments
About the Editors
Contributors
Chapter 1: Detection of Cerebrovascular Changes Using Magnetic Resonance Angiography
Contents
1.1. Introduction
1.2. Methods
1.2.1. Patient Demographics
1.2.2. Data Analysis
1.2.2.1. Manual Segmentation of Training Slices
1.2.2.2. Automatic Segmentation
1.2.2.3. Voxel Matching
1.2.2.4. Generation of Probability Distribution Function and Validation
1.2.2.5. Calculation of Cumulative Distribution Function
1.2.3. Statistical Analysis 1.2.4. 3D Reconstruction of the Cerebral Vasculature1.3. Results
1.4. Discussion
1.5. Limitations
1.6. Conclusion
Appendices
A. Initialization Sequentially Using EM Algorithm
B. Refining LCDGs using Modified EM Algorithm
References
Chapter 2: Segmentation of Blood Vessels Using Magnetic Resonance Angiography Images
Contents
2.1. Introduction
2.2. Probability Model of Vascular Signals
2.3. Adaptive Model of Multi-Modal MRA
2.4. Segmentation of Blood Vessels
2.5. Validation
2.6. Conclusion
References
Chapter 3: Vascular Tree Segmentation from Different Image Modalities 3.1. Introduction
3.2. Surface Modelling by Level Sets
3.3. Statistical Gray Level Distribution Model
3.3.1. Modified EM Algorithm for LCGs
3.3.2. Sequential EM-Based Initialization
3.3.3. Classification of the Model Components
3.4. Evolutionary Surface Model
3.4.1. PDE System
3.4.2. Data Consistency Coefficient hi(I)
3.5. Evaluation of the Segmentation Approach
3.6. Experimental Results
3.6.1. Separation of Blood Vessels in MRA-TOF Images
3.6.2. Extraction of Blood Vessels from Phase Contrast Images
3.6.3. Extraction of the Aorta from CTA Images 3.7. Conclusion and Future ResearchReferences
Chapter 4: Accurate Unsupervised 3D Segmentation of Blood Vessels Using Magnetic Resonance Angiography
Contents
4.1. Introduction
4.2. Slice-Wise Segmentation with the LCDG Models
4.3. Experimental Results
4.3.1. Segmentation of Natural TOF --
and PC-MRA Images
4.3.2. Validating the Segmentation Accuracywith Special Phantoms
4.4. Conclusion
Appendices
A. Sequential EM-based initialization
B. Modified EM algorithm for refining LCDGs
References
Chapter 5: An Unsupervised Parametric Mixture Model for Automatic Cerebrovascular Segmentation 5.1. Introduction
5.2. Magnetic Resonance Imaging
5.3. Cerebrovascular Segmentation Using Magnetic Resonance Imaging
5.3.1. Related Work on Cerebrovascular Segmentation
5.3.2. Proposed Work
5.3.3. Experimental Results
5.4. Conclusion
References
Chapter 6: Left Atrial Scarring Segmentation from Delayed-Enhancement Cardiac MRI Images: A Deep Learning Approach
Contents
6.1. Introduction
6.1.1. Background
6.1.2. Related Work
6.1.3. Our Contributions
6.2. Method
6.2.1. Study Population
6.2.2. MRI Protocol
6.2.3. Multi-Atlas Whole Heart Segmentation (MA-WHS)