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: 1 نویسندگان: Bo Cheng, Chong-Yaw Wee, Manhua Liu, Daoqiang Zhang, Dinggang Shen (auth.), Kenji Suzuki (eds.) سری: ISBN (شابک) : 9781461472445, 9781461472452 ناشر: Springer-Verlag New York سال نشر: 2014 تعداد صفحات: 410 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 16 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب هوش محاسباتی در تصویربرداری زیست پزشکی: هوش محاسباتی، مهندسی زیست پزشکی، تصویربرداری کامپیوتری، بینایی، تشخیص الگو و گرافیک، سیگنال، پردازش تصویر و گفتار، تصویربرداری / رادیولوژی
در صورت تبدیل فایل کتاب Computational Intelligence in Biomedical Imaging 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 هوش محاسباتی در تصویربرداری زیست پزشکی 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.
هوش محاسباتی در تصویربرداری زیستپزشکی یک مرور کلی از پیشرفتهترین تحقیقات و فناوریهای هوش محاسباتی در تصاویر زیستپزشکی با تأکید بر تصمیمگیری زیستپزشکی است. تصویربرداری زیست پزشکی اطلاعات مفیدی در مورد شرایط پزشکی بیماران و سرنخ هایی از علل علائم و بیماری های آنها ارائه می دهد. تصاویر زیست پزشکی، با این حال، تعداد زیادی از تصاویر را ارائه می دهند که پزشکان باید آنها را تفسیر کنند. بنابراین، کمک های کامپیوتری در تصمیم گیری پزشکان ضروری است و ضروری است. این کتاب پیشرفتهای فنی عمده و یافتههای تحقیقاتی در زمینه هوش محاسباتی در تصویربرداری زیستپزشکی را مورد بحث قرار میدهد، به عنوان مثال، هوش محاسباتی در تشخیص به کمک رایانه برای سرطان سینه، سرطان پروستات و بیماریهای مغزی، در تجزیه و تحلیل عملکرد ریه، و در پرتودرمانی. این کتاب به بررسی فنآوریها و مطالعاتی میپردازد که به سطح عملی رسیدهاند، و آن فناوریهایی که به سرعت در اقدامات بالینی در بیمارستانها در دسترس هستند، مانند هوش محاسباتی در تشخیص به کمک رایانه، تجزیه و تحلیل تصویر بیولوژیکی، و جراحی و درمان با کمک رایانه. p>
Computational Intelligence in Biomedical Imaging is a comprehensive overview of the state-of-the-art computational intelligence research and technologies in biomedical images with emphasis on biomedical decision making. Biomedical imaging offers useful information on patients’ medical conditions and clues to causes of their symptoms and diseases. Biomedical images, however, provide a large number of images which physicians must interpret. Therefore, computer aids are demanded and become indispensable in physicians’ decision making. This book discusses major technical advancements and research findings in the field of computational intelligence in biomedical imaging, for example, computational intelligence in computer-aided diagnosis for breast cancer, prostate cancer, and brain disease, in lung function analysis, and in radiation therapy. The book examines technologies and studies that have reached the practical level, and those technologies that are becoming available in clinical practices in hospitals rapidly such as computational intelligence in computer-aided diagnosis, biological image analysis, and computer-aided surgery and therapy.
Front Matter....Pages i-xv
Front Matter....Pages 1-1
Brain Disease Classification and Progression Using Machine Learning Techniques....Pages 3-32
The Role of Content-Based Image Retrieval in Mammography CAD....Pages 33-53
A Novel Image-Based Approach for Early Detection of Prostate Cancer Using DCE-MRI....Pages 55-82
Computational Intelligent Image Analysis for Assisting Radiation Oncologists’ Decision Making in Radiation Treatment Planning....Pages 83-103
Front Matter....Pages 105-105
Computational Anatomy in the Abdomen: Automated Multi-Organ and Tumor Analysis from Computed Tomography....Pages 107-139
Liver Volumetry in MRI by Using Fast Marching Algorithm Coupled with 3D Geodesic Active Contour Segmentation....Pages 141-157
Computer-Aided Image Analysis for Vertebral Anatomy on X-Ray CT Images....Pages 159-184
Robust Segmentation of Challenging Lungs in CT Using Multi-stage Learning and Level Set Optimization....Pages 185-208
Front Matter....Pages 209-209
Bone Suppression in Chest Radiographs by Means of Anatomically Specific Multiple Massive-Training ANNs Combined with Total Variation Minimization Smoothing and Consistency Processing....Pages 211-235
Image Segmentation for Connectomics Using Machine Learning....Pages 237-278
Image Analysis Techniques for the Quantification of Brain Tumors on MR Images....Pages 279-316
Respiratory and Cardiac Function Analysis on the Basis of Dynamic Chest Radiography....Pages 317-345
Adaptive Noise Reduction and Edge Enhancement in Medical Images by Using ICA....Pages 347-375
Subtraction Techniques for CT and DSA and Automated Detection of Lung Nodules in 3D CT....Pages 377-397
Back Matter....Pages 399-406