دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Medical image recognition, segmentation and parsing : machine learning and multiple object approaches
دانلود کتاب تشخیص ، تقسیم بندی و تجزیه تصویر پزشکی: یادگیری ماشین و رویکردهای مختلف شی
مشخصات کتاب
Medical image recognition, segmentation and parsing : machine learning and multiple object approaches
ویرایش: 1
نویسندگان: Zhou. S. Kevin
سری: Elsevier and MICCAI Society book series
ISBN (شابک) : 0128025816, 0128026766
ناشر: Elsevier, Academic Press
سال نشر: 2016
تعداد صفحات: 518
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 201 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 36,000
در صورت تبدیل فایل کتاب Medical image recognition, segmentation and parsing : machine learning and multiple object approaches 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 تشخیص ، تقسیم بندی و تجزیه تصویر پزشکی: یادگیری ماشین و رویکردهای مختلف شی 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.
توضیحاتی در مورد کتاب تشخیص ، تقسیم بندی و تجزیه تصویر پزشکی: یادگیری ماشین و رویکردهای مختلف شی
این کتاب مشکلات فنی و راه‌حل‌هایی را برای تشخیص و تجزیه خودکار یک تصویر پزشکی به چندین شی، ساختار یا آناتومی توضیح می‌دهد. همه روش‌های کلیدی، از جمله رویکردهای پیشرفته مبتنی بر یادگیری ماشین، برای شناسایی یا تشخیص، تجزیه یا تقسیم‌بندی، مجموعه‌ای از ساختارهای تشریحی از یک تصویر پزشکی را ارائه می‌دهد.
نوشته شده توسط بالا. متخصصان تصویربرداری پزشکی، این کتاب برای محققان دانشگاهی و متخصصان صنعت در تصویربرداری پزشکی که می‌خواهند مرجع کاملی در مورد روش‌ها، الگوریتم‌ها و کاربردهای کلیدی در تشخیص تصویر پزشکی، تقسیم‌بندی و تجزیه چندین شیء پزشکی داشته باشند، ایده‌آل است.
یاد بگیرید. :
- چالش‌ها و مشکلات تحقیق در تشخیص تصویر پزشکی، تقسیم‌بندی و تجزیه چندین شیء
- روش‌ها و نظریه‌های تشخیص تصویر پزشکی، تقسیم‌بندی و تجزیه چندین اشیا
- راه حل های یادگیری ماشینی کارآمد و موثر بر اساس مجموعه داده های بزرگ
- برنامه های منتخب تجزیه تصویر پزشکی با استفاده از الگوریتم های اثبات شده
- یک جامع ارائه می دهد. بررسی اجمالی تحقیقات پیشرفته در زمینه تشخیص، تقسیم‌بندی و تجزیه چندین اشیا تصویر پزشکی
- رویکردهای کارآمد و مؤثر بر اساس پارادایم‌های یادگیری ماشین را ارائه می‌کند تا زمینه آناتومیکی را در تصاویر پزشکی به بهترین نحو اعمال کند. نمونه با مجموعه داده های بزرگ
- شامل الگوریتم هایی برای تشخیص و تجزیه آناتومی های شناخته شده برای کاربردهای عملی
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
This book describes the technical problems and solutions for automatically recognizing and parsing a medical image into multiple objects, structures, or anatomies. It gives all the key methods, including state-of- the-art approaches based on machine learning, for recognizing or detecting, parsing or segmenting, a cohort of anatomical structures from a medical image.
Written by top experts in Medical Imaging, this book is ideal for university researchers and industry practitioners in medical imaging who want a complete reference on key methods, algorithms and applications in medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects.
Learn:
- Research challenges and problems in medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects
- Methods and theories for medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects
- Efficient and effective machine learning solutions based on big datasets
- Selected applications of medical image parsing using proven algorithms
- Provides a comprehensive overview of state-of-the-art research on medical image recognition, segmentation, and parsing of multiple objects
- Presents efficient and effective approaches based on machine learning paradigms to leverage the anatomical context in the medical images, best exemplified by large datasets
- Includes algorithms for recognizing and parsing of known anatomies for practical applications
فهرست مطالب
Content:
Front Matter,Copyright,Foreword,Acknowledgments,ContributorsEntitled to full textChapter 1 - Introduction to Medical Image Recognition, Segmentation, and Parsing, Pages 1-21
Chapter 2 - A Survey of Anatomy Detection, Pages 25-44
Chapter 3 - Robust Multi-Landmark Detection Based on Information Theoretic Scheduling, Pages 45-70
Chapter 4 - Landmark Detection Using Submodular Functions, Pages 71-91
Chapter 5 - Random Forests for Localization of Spinal Anatomy, Pages 93-110
Chapter 6 - Integrated Detection Network for Multiple Object Recognition, Pages 111-121
Chapter 7 - Organ Detection Using Deep Learning, Pages 123-153
Chapter 8 - A Probabilistic Framework for Multiple Organ Segmentation Using Learning Methods and Level Sets, Pages 157-178
Chapter 9 - LOGISMOS: A Family of Graph-Based Optimal Image Segmentation Methods, Pages 179-208
Chapter 10 - A Context Integration Framework for Rapid Multiple Organ Parsing, Pages 209-230
Chapter 11 - Multiple-Atlas Segmentation in Medical Imaging, Pages 231-257
Chapter 12 - An Overview of the Multi-Object Geometric Deformable Model Approach in Biomedical Imaging, Pages 259-279
Chapter 13 - Robust and Scalable Shape Prior Modeling via Sparse Representation and Dictionary Learning, Pages 281-303
Chapter 14 - Semantic Parsing of Brain MR Images, Pages 307-335
Chapter 15 - Parsing of the Lungs and Airways, Pages 337-362
Chapter 16 - Aortic and Mitral Valve Modeling From Multi-Modal Image Data, Pages 363-382
Chapter 17 - Model-Based 3D Cardiac Image Segmentation With Marginal Space Learning, Pages 383-403
Chapter 18 - Spine Disk and RIB Centerline Parsing, Pages 405-424
Chapter 19 - Data-Driven Detection and Segmentation of Lymph Nodes, Pages 425-450
Chapter 20 - Polyp Segmentation on CT Colonography, Pages 451-484
Chapter 21 - Detect Cells and Cellular Behaviors in Phase Contrast Microscopy Images, Pages 485-514
Index, Pages 515-522
نظرات کاربران
کتاب های تصادفی
دانلود کتاب Marketing in der Rezession: Ein Beitrag zur antizyklischen Produkt- und Programmpolitik bei langlebigen Konsumgütern
