Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jul 2017, 2017
Serie: Libro 63 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Rilegato
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 340 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783319429984
- Titolo
- Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing
- Autore
- Le Lu
- Editore
- Springer, Springer Jul 2017
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319429981
- ISBN 13
- 9783319429984
- Peso dell'articolo
- 738 grammi
- Dimensioni
- 241x160x23 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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