Liao haofu (25 risultati)
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Editore: Elsevier Science Publishing Co Inc, San Diego, 2022
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Paperback. Condizione: New. Deep Network Design for Medical Image Computing: Principles and Applications covers a range of MIC tasks and discusses design principles of these tasks for deep learning approaches in medicine. These include skin disease classification, vertebrae identification and localization, cardiac ultrasound ima…ge segmentation, 2D/3D medical image registration for intervention, metal artifact reduction, sparse-view artifact reduction, etc. For each topic, the book provides a deep learning-based solution that takes into account the medical or biological aspect of the problem and how the solution addresses a variety of important questions surrounding architecture, the design of deep learning techniques, when to introduce adversarial learning, and more. This book will help graduate students and researchers develop a better understanding of the deep learning design principles for MIC and to apply them to their medical problems.
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Paperback. Condizione: New. Deep Network Design for Medical Image Computing: Principles and Applications covers a range of MIC tasks and discusses design principles of these tasks for deep learning approaches in medicine. These include skin disease classification, vertebrae identification and localization, cardiac ultrasound ima…ge segmentation, 2D/3D medical image registration for intervention, metal artifact reduction, sparse-view artifact reduction, etc. For each topic, the book provides a deep learning-based solution that takes into account the medical or biological aspect of the problem and how the solution addresses a variety of important questions surrounding architecture, the design of deep learning techniques, when to introduce adversarial learning, and more. This book will help graduate students and researchers develop a better understanding of the deep learning design principles for MIC and to apply them to their medical problems.
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Condizione: New. Explains design principles of deep learning techniques for MIC Contains cutting-edge deep learning research on MIC Covers a broad range of MIC tasks, including the classification, detection, segmentation, registration, reconstruct.
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Paperback. Condizione: New. Deep Network Design for Medical Image Computing: Principles and Applications covers a range of MIC tasks and discusses design principles of these tasks for deep learning approaches in medicine. These include skin disease classification, vertebrae identification and localization, cardiac ultrasound ima…ge segmentation, 2D/3D medical image registration for intervention, metal artifact reduction, sparse-view artifact reduction, etc. For each topic, the book provides a deep learning-based solution that takes into account the medical or biological aspect of the problem and how the solution addresses a variety of important questions surrounding architecture, the design of deep learning techniques, when to introduce adversarial learning, and more. This book will help graduate students and researchers develop a better understanding of the deep learning design principles for MIC and to apply them to their medical problems.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Deep Network Design for Medical Image Computing | Principles and Applications | Haofu Liao (u. a.) | Taschenbuch | The MICCAI Society book Series | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2022 | Elsevier Science Publishing Co Inc | EAN 9780128243831 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, E…uropaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Paperback. Condizione: New. Deep Network Design for Medical Image Computing: Principles and Applications covers a range of MIC tasks and discusses design principles of these tasks for deep learning approaches in medicine. These include skin disease classification, vertebrae identification and localization, cardiac ultrasound ima…ge segmentation, 2D/3D medical image registration for intervention, metal artifact reduction, sparse-view artifact reduction, etc. For each topic, the book provides a deep learning-based solution that takes into account the medical or biological aspect of the problem and how the solution addresses a variety of important questions surrounding architecture, the design of deep learning techniques, when to introduce adversarial learning, and more. This book will help graduate students and researchers develop a better understanding of the deep learning design principles for MIC and to apply them to their medical problems.
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Editore: Elsevier Science Publishing Co Inc, San Diego, 2022
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