Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing : Precision Medicine, High Performance and Large-Scale Datasets
Lingua: inglese
Editore: Birkhäuser, 2018
Serie: Libro 63 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a detailed review of the state of the art in deep learning approaches for semantic object detection and segmentation in medical image computing, and large-scale radiology database mining. A particular focus is placed on the application of convolutional neural networks, with the theory supported by practical examples. Features: highlights how the use of deep neural networks can address new questions and protocols, as well as improve upon existing challenges in medical image computing; discusses the insightful research experience of Dr. Ronald M. Summers; presents a comprehensive review of the latest research and literature; describes a range of different methods that make use of deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging; examines a varied selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to interleaved text and image deep mining on a large-scale radiology image database.…
Codice articolo 9783319827131
- Titolo
- Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing : Precision Medicine, High Performance and Large-Scale Datasets
- Autore
- Lin Yang
- Editore
- Birkhäuser
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319827138
- ISBN 13
- 9783319827131
- Peso dell'articolo
- 578 grammi
- Dimensioni
- 235x155x18 mm
- Serie
- Libro 63 di 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
This book presents a detailed review of the state of the art in deep learning approaches for semantic object detection and segmentation in medical image computing, and large-scale radiology database mining. A particular focus is placed on the application of convolutional neural networks, with the theory supported by practical examples. Features: highlights how the use of deep neural networks can address new questions and protocols, as well as improve upon existing challenges in medical image computing; discusses the insightful research experience of Dr. Ronald M. Summers; presents a comprehensive review of the latest research and literature; describes a range of different methods that make use of deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging; examines a varied selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to interleaved text and image deep mining on a large-scale radiology image database.
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