MRI-basiertes Hirntumor-Analysesystem | Ein Deep Learning-Ansatz

Kalaiselvi Thiruvenkadam (u. a.)

ISBN 10: 6204507613 / ISBN 13: 9786204507613

Editore: Verlag Unser Wissen, 2022

Riguardo questo articolo

MRI-basiertes Hirntumor-Analysesystem | Ein Deep Learning-Ansatz | Kalaiselvi Thiruvenkadam (u. a.) | Taschenbuch | Paperback | 64 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786204507613 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.

Codice articolo 121306198

Dati bibliografici

• Titolo: MRI-basiertes Hirntumor-Analysesystem | Ein Deep Learning-Ansatz
• Editore: Verlag Unser Wissen
• Data di pubblicazione: 2022
• Lingua: Tedesco
• ISBN 10: 6204507613
• ISBN 13: 9786204507613
• Rilegatura: Taschenbuch
• Condizione: Neu
• Cataloghi dei venditori:
  • Bücher

Descrizione articolo

Riassunto

Dieses Buch ist das Ergebnis unserer 15-jährigen Forschungspraxis auf dem Gebiet der Bildanalyse von Hirntumoren mit Hilfe von Techniken der Computational Intelligence. Viele automatische Methoden wurden entwickelt und in renommierten internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht. Derzeit werden auf Deep Learning basierende Modelle zur Klassifizierung von Hirntumoren aus Magnetresonanztomographie-Scans (MRT) des menschlichen Kopfes eingesetzt. Dieses Buch befasst sich in erster Linie mit der Entwicklung eines MRT-basierten Systems zur Analyse von Hirntumoren mit Hilfe eines Deep-Learning-Ansatzes. Dieses Buch ist in fünf Kapitel gegliedert. Kapitel 1 beschreibt die Bedeutung der medizinischen Bildverarbeitung, die Prinzipien und die Rolle der MRT in der medizinischen Bildanalyse sowie die Bedeutung von Systemen der künstlichen Intelligenz (KI). Kapitel 2 erklärt die Anatomie des Gehirns, die Ursache von Hirntumoren und ihre Arten. Kapitel 3 beschreibt die Grundlagen des Deep Learning (DL) wie Grundlagen des maschinellen Lernens (ML), Algorithmen, Entwicklung, Rolle in der Tumorbildgebung, die Architektur von Deep Neural Networks (DNN) und Convolutional Neural Networks (CNN). Kapitel 4 erläutert die Entwicklung des vorgeschlagenen DL-Tools für die Hirntumoranalyse. Schließlich schließt Kapitel 5 mit weiteren Arbeiten in der Zukunft.