Convolutional Neural Networks for Medical Image Processing Applications

افزایش استانداردهای زندگی تقریباً در هر زمینه ای انتظارات مردم را افزایش می دهد. در خط مقدم سلامت است. در طول چند قرن گذشته، تحولات عمده ای در مراقبت های بهداشتی رخ داده است. فناوری تجهیزات پزشکی و پیشرفت در هوش مصنوعی (AI) از مهمترین آنها هستند. پیشرفت فناوری و توانایی ما برای استفاده موثر از فناوری با ابزارهایی مانند هوش مصنوعی منجر به پیشرفت‌های بی‌سابقه‌ای شده است که منجر به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها می‌شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی ارزیابی سریع و زودهنگام تصاویر از دستگاه‌های پزشکی را برای به حداکثر رساندن فواید ممکن می‌سازند.

در حالی که پیشرفت‌ها در زمینه هوش مصنوعی به سرعت با حوزه سلامت سازگار شدند، در برخی موارد این امر به شکل‌گیری الگوریتم‌های خلاقانه هوش مصنوعی کمک کرد. امروزه موثرترین روش هوش مصنوعی به عنوان یادگیری عمیق پذیرفته شده است. معماری‌های شبکه عصبی کانولوشن (CNN) الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند که برای پردازش تصویر استفاده می‌شوند. این کتاب شامل کاربردهای روش های CNN است. محتوا بسیار گسترده است، از جمله کاربرد روش های مختلف CNN برای مشکلات مختلف پردازش تصویر پزشکی. خوانندگان می توانند اثرات روش های CNN ارائه شده در کتاب را در کاربردهای پزشکی تجزیه و تحلیل کنند.

The rise in living standards increases the expectation of people in almost every field. At the forefront is health. Over the past few centuries, there have been major developments in healthcare. Medical device technology and developments in artificial intelligence (AI) are among the most important ones. The improving technology and our ability to harness the technology effectively by means such as AI have led to unprecedented advances, resulting in early diagnosis of diseases. AI algorithms enable the fast and early evaluation of images from medical devices to maximize the benefits.

While developments in the field of AI were quickly adapted to the field of health, in some cases this contributed to the formation of innovative artificial intelligence algorithms. Today, the most effective artificial intelligence method is accepted as deep learning. Convolutional neural network (CNN) architectures are deep learning algorithms used for image processing. This book contains applications of CNN methods. The content is quite extensive, including the application of different CNN methods to various medical image processing problems. Readers will be able to analyze the effects of CNN methods presented in the book in medical applications.