书目详细信息
： 深度学习在医学图像中的应用
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-121-44673-3:CNY98.00 |
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| ISBN/价格： | 978-7-121-44673-3:CNY98.00 |
| 题名： | 深度学习在医学图像中的应用 |
| 作品语种： | chi |
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 深度学习在医学图像中的应用/.郑光远著 |
| 题名责任者项： | 深度学习在医学图像中的应用/.郑光远著 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2022 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2022 |
| 载体形态项： | 232页:;+23cm |
| 载体形态项： | 232页:;+23cm |
| 提要文摘： | 本书绪论概述了医学辅助检测与诊断技术的应用现状。第1章以目前发病率较高的肺癌、乳腺癌、结肠癌和前列腺癌为主线，对基于医学图像的计算机辅助检测与诊断分析算法进行多角度的回顾和梳理，对在医学图像辅助分析诊断研究领域中所面临的问题做了分析和展望。第2章介绍了深度学习算法的发展过程及不同时期的代表算法。第3到6章以基于CT图像的肺结节计算机辅助检测/诊断为例，介绍了几种基于深度学习的医学图像分析用于辅助检测与诊断的范例。 |
| 提要文摘： | 本书绪论概述了医学辅助检测与诊断技术的应用现状。第1章以目前发病率较高的肺癌、乳腺癌、结肠癌和前列腺癌为主线，对基于医学图像的计算机辅助检测与诊断分析算法进行多角度的回顾和梳理，对在医学图像辅助分析诊断研究领域中所面临的问题做了分析和展望。第2章介绍了深度学习算法的发展过程及不同时期的代表算法。第3到6章以基于CT图像的肺结节计算机辅助检测/诊断为例，介绍了几种基于深度学习的医学图像分析用于辅助检测与诊断的范例。 |
| 并列题名： | Application of deep learning in medical image analysis eng |
| 并列题名： | Application of deep learning in medical image analysis eng |
| 题名主题： | 机器学习 应用 医学摄影 图象处理 |
| 题名主题： | 机器学习 应用 医学摄影 图象处理 |
| 中图分类： | R445-39 |
| 中图分类： | R445-39 |
| 个人名称等同： | 郑光远 著 |
| 个人名称等同： | 郑光远 著 |
| 记录来源： | CN BKBB 20230604 |
| 记录来源： | CN BKBB 20230604 |