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Herausgeber: 
  • Le Lu
  • Yefeng Zheng
  • Gustavo Carneiro
  • Lin Yang
  • Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing: Precision Medicine, High Performance and Large-Scale Datasets 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Juli 2017  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Artificial Intelligence / B / Bildgebende Verfahren / computer science / Computer Vision / Image Processing and Computer Vision / Imaging / Radiology / Mathematical modelling
    ISBN:  9783319429984 
    EAN-Code: 
    9783319429984 
    Verlag:  Springer EN 
    Einband:  Gebunden  
    Sprache:  English  
    Serie:  Advances in Computer Vision and Pattern Recognition  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D  
    Gewicht:  6944 gr 
    Seiten:  326 
    Illustration:  XIII, 326 p. 117 illus., 100 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen 
    Zus. Info:  EUDR exemption - product or manufacturing materials placed on the market prior to 31.12.2025. 
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    Inhalt:
    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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