Deep Learning for Medical Image Analysis
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science and Technology, GB, 2023
- Brossura
- Nuovo
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Deep Learning for Medical Image Analysis, Second Edition is a great learning resource for academic and industry researchers and graduate students taking courses on machine learning and deep learning for computer vision and medical image computing and analysis. Deep learning provides exciting solutions for medical image analysis problems and is a key method for future applications. This book gives a clear understanding of the principles and methods of neural network and deep learning concepts, showing how the algorithms that integrate deep learning as a core component are applied to medical image detection, segmentation, registration, and computer-aided analysis.
Codice articolo LU-9780323851244
- Titolo
- Deep Learning for Medical Image Analysis
- Autore
- S. Kevin Zhou
- Editore
- Elsevier Science and Technology, GB
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 032385124X
- ISBN 13
- 9780323851244
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 450 grammi
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Informazioni sull’autore
Hayit Greenspan, PhD is focused on developing deep learning tools for medical image analysis, as well as their translation to the clinic. She is a Professor of Biomedical Engineering with the Faculty of Engineering at Tel-Aviv University (on Leave), and currently with the Department of Radiology and the AI and Human Health Department at the Icahn School of Medicine at Mount Sinai, NYC. She is the Director of the AI Core at the Biomedical Engineering and Imaging (BMEII) Institute and the Co-director of a new AI and emerging technologies PhD program at Mount Sinai. Dr. Greenspan is also a co-founder of RADLogics Inc., a startup company bringing AI tools to clinician support
Dinggang Shen, PhD is a Professor and a Founding Dean with School of Biomedical Engineering, ShanghaiTech University, Shanghai, China, and also a Co-CEO of United Imaging Intelligence (UII), Shanghai. He is a Fellow of IEEE, AIMBE, IAPR and MICCAI. He was a Jeffrey Houpt Distinguished Investigator and a Full Professor (Tenured) with the University of North Carolina at Chapel Hill (UNC-CH), Chapel Hill, NC, USA. His research interests include medical image analysis, computer vision and pattern recognition. He has published more than 1,500 peer-reviewed papers in the international journals and conference proceedings, with H-index 130 and over 70K citations.
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