Biomedical Image Synthesis and Simulation : Methods and Applications
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc Jun 2022, 2022
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Biomedical Image Synthesis and Simulation: Methods and Applications presents the basic concepts and applications in image-based simulation and synthesis used in medical and biomedical imaging. The first part of the book introduces and describes the simulation and synthesis methods that were developed and successfully used within the last twenty years, from parametric to deep generative models. The second part gives examples of successful applications of these methods. Both parts together form a book that gives the reader insight into the technical background of image synthesis and how it is used, in the particular disciplines of medical and biomedical imaging. The book ends with several perspectives on the best practices to adopt when validating image synthesis approaches, the crucial role that uncertainty quantification plays in medical image synthesis, and research directions that should be worth exploring in the future.
Codice articolo 9780128243497
- Titolo
- Biomedical Image Synthesis and Simulation : Methods and Applications
- Autore
- Ninon Burgos
- Editore
- Elsevier Inc Jun 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 012824349X
- ISBN 13
- 9780128243497
- Peso dell'articolo
- 1144 grammi
- Dimensioni
- 235x191x35 mm
Biomedical Image Synthesis and Simulation: Methods and Applications presents the basic concepts and applications in image-based simulation and synthesis used in medical and biomedical imaging. The first part of the book introduces and describes the simulation and synthesis methods that were developed and successfully used within the last twenty years, from parametric to deep generative models. The second part gives examples of successful applications of these methods. Both parts together form a book that gives the reader insight into the technical background of image synthesis and how it is used, in the particular disciplines of medical and biomedical imaging. The book ends with several perspectives on the best practices to adopt when validating image synthesis approaches, the crucial role that uncertainty quantification plays in medical image synthesis, and research directions that should be worth exploring in the future.
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Informazioni sull’autore
David Svoboda is an associate professor at the Department of visual computing of the Faculty of Informatics, Masaryk University, Brno, Czech Republic. He completed his PhD in computer science with a thesis on segmentation of volumetric histopathological images. He spent a half-year research visit at Manchester Metropolitan University, Manchester, UK, in the signal processing group, where he focused on the problems on edge detection using the statistics-based filtering. Since 2006, he has been with the Centre for Biomedical Image Analysis at Masaryk University. His current research fields include the manipulation of huge image data and the generation of synthetic microscopy image data, both static and time-lapse sequences.
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