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基於語義理解和圖像分割的腦血管三維重建技術(英文版)

  • 作者：陳誠|責編:田宏峰
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121501463
  • 出版日期：2025/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：155
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    精準的腦血管分割成為腦血管疾病診治的重要輔助手段，受到研究者的廣泛關注。深度學習是一種啟髮式方法，它鼓勵研究人員通過驅動數據集從圖像中得出答案。隨著數據集和深度學習理論的不斷發展，在腦血管分割方面取得了重要成果。為了全面分析最新的腦血管分割，本書以深度學習為核心主題，涵蓋了基於滑動窗口的模型、基於U-Net的模型、基於卷積神經網路的其他模型、基於小樣本數據集的模型、基於半監督或無監督學習的模型、基於特徵融合的模型、基於Transformer的模型和基於幾何圖形學的模型。本書組織了不同模型的發展，改進以及具體案例，探討了領域的發展趨勢和展望。
作者介紹
陳誠|責編:田宏峰
目錄
Contents
Chapter 1  Introduction for Cerebrovascular Segmentation
  1.1  Overview
  1.2  Background
  1.3  Cerebrovascular Imaging Modalities
  1.4  Open Source for Medical Images Segmentation
  1.5  Discussion of Development Trend
  1.6  Discussion of Quantitative Assessment
  1.7  Challenges and Opportunities
  1.8  Conclusions
Chapter 2  DL-based Cerebrovascular Segmentation Model
  2.1  Sliding Window Based Models
  2.2  U-Net Based Models
  2.3  Other CNNs Based Models
  2.4  Small-Sample Based Models
  2.5  Semi-Supervised / Unsupervised Learning Models
  2.6  Fusion Based Models
  2.7  Transformer Based Models
  2.8  Graphics Based Models
Chapter 3  Generative Consistency for Semi-Supervised Learning Cerebrovascular Segmentation from TOF-MRA
  3.1  Overview
  3.2  Introduction
  3.3  Methods
  3.4  Experiments
  3.5  Discussion
  3.6  Conclusion
Chapter 4  A Learnable Gabor Convolution Kernel for Vessel Segmentation
  4.1  Overview
  4.2  Introduction
  4.3  Methods
  4.4  Experiments and Discussion
  4.5  Conclusion
Chapter 5  Integration-and Separation-Aware Adversarial Model for Cerebrovascular Segmentation from TOF-MRA
  5.1  Overview
  5.2  Introduction
  5.3  Methods
  5.4  Datasets
  5.5  Experiments and Results
  5.6  Discussion
  5.7  Conclusion
Chapter 6  Cerebrovascular Segmentation in Phase-Contrast Magnetic Resonance Angiography by Multi-Feature Fusion and Vessel Completion
  6.1  Overview
  6.2  Introduction
  6.3  Methods
  6.4  Results
  6.5  Discussion
  6.6  Conclusion
References

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