Handbook of Biometrical Image Analysis. Volume II. Segmentation Models. Part B

ویرایش:  
نویسندگان: Suri J.S.,  Wilson D.L.,  Laxminarayan S. (eds.)  
سری:  
 
ناشر:  
سال نشر:  
تعداد صفحات: [831] 
زبان: English 
فرمت فایل : DJVU (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 7 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 57,000

Издательство Kluwer Academic / Plenum Publishers, 2005. — 831 p. با پیشرفت های سریع در فناوری، تصویربرداری بدن یا اجزای آن، در پزشکی همه جا حاضر شده است. در حالی که دستگاه‌های زیست پزشکی مانند MRI، CT، اشعه ایکس، اولتراسوند، PET/SPECT و میکروسکوپی و غیره تصاویری با وضوح بالا در اختیار ما قرار می‌دهند، چالش‌هایی که همچنان با آن روبرو بوده‌اند، در تفسیر مقادیر زیادی است. داده های تولید شده توسط این دستگاه ها کاربردهای بیوپزشکی ضروریات "پایین" در دنیای تشخیص هستند. این ویژگی تفسیر تشخیصی است که جایگاه اصلی این کتاب ها را تشکیل می دهد و نیازهای طیف گسترده ای از مخاطبان از جمله محققان، پزشکان پژوهشی و دانشجویان را برآورده می کند. این سه جلد با هم نقش ادغام سیستم‌های ثبت و تقسیم‌بندی را برای ارائه کامل درمان برنامه‌های کاربردی زیست‌پزشکی به نفع پزشکان زیست‌پزشکی، محققان بالینی، رادیولوژیست‌ها و دیگران نشان می‌دهند. طبقه‌بندی بافت مغز مبتنی بر مدل
طبقه‌بندی بافت نظارت‌شده برای خصوصیات بافت داخل عروقی
تقسیم‌بندی تصویر پزشکی: روش‌ها و کاربردها در تصویربرداری عملکردی
تقسیم‌بندی خودکار تومورهای پانکراس در تومورسازی کامپیوتری و واریزاسیون کامپیوتری/>توموگرافی کامپیوتری پارامترسازی در تست‌های اتساع با واسطه جریان از توالی‌های تصویر اولتراسونیک
رویکردهای آماری و تطبیقی ​​برای تقسیم‌بندی بهینه در تصاویر پزشکی
تحلیل خودکار عکس‌های فوندوس رنگی و کاربرد آن در تشخیص رتینوپاتی دیابتی
Seg. در آنالیز پلاک آترواسکلروتیک شریان کاروتید با MRI
شناسایی، تشخیص و کمیت دقیق لومن شناسایی در حجم‌های پلاک MR
بهبود چند مقیاسی مبتنی بر Hessian، توصیف و کمی سازی ساختارهای محلی 3 بعدی مرتبه دوم از داده‌های حجم پزشکی
یک طرح مبتنی بر دانش برای ماموگرافی دیجیتال
فازی همزمان تقسیم بندی تصاویر پزشکی
تشخیص خوشه های کلسیفیکاسیون ماموگرافی به کمک کامپیوتر: تاثیر قطعه بندی
تقسیم بندی داده های رادیولوژیکی با پشتیبانی کامپیوتر

Издательство Kluwer Academic / Plenum Publishers, 2005. — 831 p. With rapid advancements in technology, body imaging or components thereof, have become ubiquitous in medicine. While the biomedical devices such as the MRI, CT, X-rays, Ultrasound, PET/SPECT and Microscopy etc., provide us with high resolution images, the challenges that have continued to confront us with, lie in the interpretation of the vast amounts of data generated by these devices. Biomedical applications are the ‘bottom-line’ essentials in the diagnostic world. It is this diagnostic interpretation feature that forms the core niche for these books and will serve the needs of a broad spectrum of audience including researchers, research clinicians, and students. Together the three volumes will illustrate the role of the fusion of registration and segmentation systems for complete biomedical applications therapy delivery benefiting the biomedical doctors, clinical researchers, radiologists and others. Model-Based Brain Tissue Classification
Supervised Texture Classification for IntravascularTissue Characterization
Medical Image Segmentation: Methods and Applications in Functional Imaging
Automatic Segmentation of Pancreatic Tumors in Computed Tomography
Computerized Analysis and Vasodilation Parameterization in Flow-Mediated Dilation Tests from Ultrasonic Image Sequences
Statistical and Adaptive Approaches for Optimal Segmentation in Medical Images
Automatic Analysis of Color Fundus Photographs and Its Application to the Diagnosis of Diabetic Retinopathy
Segmentation Issues in Carotid Artery Atherosclerotic Plaque Analysis with MRI
Accurate Lumen Identification, Detection, and Quantification in MR Plaque Volumes
Hessian-Based Multiscale Enhancement, Description, and Quantification of Second-Order 3-D Local Structures from Medical Volume Data
A Knowledge-Based Scheme for Digital Mammography
Simultaneous Fuzzy Segmentation of Medical Images
Computer-Aided Diagnosis of Mammographic Calcification Clusters: Impact of Segmentation
Computer-Supported Segmentation of Radiological Data