ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Stochastic Modeling for Medical Image Analysis

دانلود کتاب مدل سازی تصادفی برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی

Stochastic Modeling for Medical Image Analysis

مشخصات کتاب

Stochastic Modeling for Medical Image Analysis

ویرایش:  
نویسندگان: , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 1466599081, 9781466599086 
ناشر: CRC Press Inc 
سال نشر: 2016 
تعداد صفحات: 299 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 166 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 35,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 15


در صورت تبدیل فایل کتاب Stochastic Modeling for Medical 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 مدل سازی تصادفی برای تجزیه و تحلیل تصویر 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.


توضیحاتی در مورد کتاب مدل سازی تصادفی برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی

مدل‌سازی تصادفی برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی مقدمه‌ای کوتاه بر تصویربرداری پزشکی، مدل‌سازی تصادفی و تحلیل تصویر هدایت‌شده توسط مدل ارائه می‌دهد. امروزه، تشخیص به کمک کامپیوتر با هدایت تصویر (CAD) با دو مشکل اساسی چالش برانگیز مواجه است. اولین مورد، مدل سازی محاسباتی امکان پذیر و دقیق تصاویر از روش های مختلف برای به دست آوردن اطلاعات مفید بالینی است. دوم استنباط دقیق و سریع تصمیمات و/یا پیش‌بینی‌های CAD معنادار و معتبر بالینی بر اساس تحلیل تصویر هدایت‌شده توسط مدل است. برای کمک به پرداختن به این موضوع، این کتاب مدل‌های ظاهری و شکلی اصلی تصادفی را با تکنیک‌های یادگیری محاسباتی عملی و کارآمد برای بهبود عملکرد تشخیص، تقسیم‌بندی، تراز و تجزیه و تحلیل شی در تعدادی از برنامه‌های مهم CAD شرح می‌دهد. این کتاب توصیفات دقیقی از ظواهر بصری و اشکال اشیاء هدف و پس‌زمینه آنها را برای کمک به حل تعدادی از مسائل مهم و چالش برانگیز CAD نشان می‌دهد. مدل‌ها بر حاشیه‌های مرتبه اول سیگنال‌های پیکسل/وکسل و میدان‌های تصادفی مارکوف-گیبس مرتبه دوم یا بالاتر از این سیگنال‌ها و/یا برچسب‌های مناطقی که از اشیاء هدف در شبکه پشتیبانی می‌کنند تمرکز می‌کنند. این منبع ارزشمند آخرین وضعیت هنر را در مدل‌سازی تصادفی برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی ارائه می‌کند در حالی که نتایج آزمایشی کاملاً آزمایش‌شده را در سراسر آن گنجانده است.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Stochastic Modeling for Medical Image Analysis provides a brief introduction to medical imaging, stochastic modeling, and model-guided image analysis. Today, image-guided computer-assisted diagnostics (CAD) faces two basic challenging problems. The first is the computationally feasible and accurate modeling of images from different modalities to obtain clinically useful information. The second is the accurate and fast inferring of meaningful and clinically valid CAD decisions and/or predictions on the basis of model-guided image analysis. To help address this, this book details original stochastic appearance and shape models with computationally feasible and efficient learning techniques for improving the performance of object detection, segmentation, alignment, and analysis in a number of important CAD applications. The book demonstrates accurate descriptions of visual appearances and shapes of the goal objects and their background to help solve a number of important and challenging CAD problems. The models focus on the first-order marginals of pixel/voxel-wise signals and second- or higher-order Markov-Gibbs random fields of these signals and/or labels of regions supporting the goal objects in the lattice. This valuable resource presents the latest state of the art in stochastic modeling for medical image analysis while incorporating fully tested experimental results throughout.



فهرست مطالب

Medical Imaging Modalities. From Images to Graphical Models. IRF Models: Estimating Marginals. Markov-Gibbs Random Field Models: Estimating Signal Interactions. Applications: Image Alignment. Segmenting Multimodal Images. Segmenting with Deformable Models. Segmenting with Shape and Appearance Priors. Cine Cardiac MRI Analysis. Sizing Cardiac Pathologies.





نظرات کاربران