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基於深度學習的醫療影像分析模型研究

  • 作者：金強國//蘇苒//郭菲//鄭江濱//周林寬|責編:朱曉娟
  • 出版社：西北工大
  • ISBN：9787561293867
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：191
人民幣：RMB 62 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以深度學習在醫療影像分析中的應用為研究目標，深入探討醫學影像中分析精度要求高、數據稀缺，以及存在域漂移的問題，提出相應的解決方案，並通過實驗論證本書所提出演算法與模型的有效性。本書的研究內容縮小了深度學習理論與醫學影像分析實踐之間的差距，能夠對使用深度學習演算法解決醫學影像處理問題起到一定程度的指導作用。同時，也能夠為電腦輔助臨床應用提供一定的參考價值。
    本書內容由易到難，由淺入深，各個章節之間相互獨立，同時又遵循相同的主線，既適合對深度學習和醫療影像分析感興趣的讀者作為拓展讀物，也能為深度學習醫療影像分析的研究者提供思路和啟發。
作者介紹
金強國//蘇苒//郭菲//鄭江濱//周林寬|責編:朱曉娟
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景和意義
  1.2  主要研究內容
  1.3  本書的組織結構
第2章  相關理論基礎與文獻綜述
  2.1  常用深度學習網路
  2.2  主要相關模塊
  2.3  相關工作文獻綜述
  2.4  本章小結
第3章  基於高精度要求的分割演算法研究
  3.1  引言
  3.2  基於級聯知識傳播的分割演算法
  3.3  數據集介紹
  3.4  模型評估指標
  3.5  實驗參數設定
  3.6  實驗驗證
  3.7  本章小結
第4章  基於形狀感知對比的分割演算法研究
  4.1  引言
  4.2  基於形狀感知對比的分割演算法
  4.3  數據收集
  4.4  實驗參數設定
  4.5  實驗驗證
  4.6  本章小結
第5章  基於多模態對比學習的檢測演算法研究
  5.1  引言
  5.2  基於多模態對比學習的檢測演算法
  5.3  數據集與預處理
  5.4  實驗參數設定
  5.5  模型評估指標
  5.6  實驗驗證
  5.7  本章小結
第6章  基於層次一致性執行的分割演算法研究
  6.1  引言
  6.2  基於層次一致性執行的半監督分割演算法
  6.3  數據集與預處理
  6.4  實驗參數設定
  6.5  模型評估指標
  6.6  實驗驗證
  6.7  本章小結
第7章  基於有限標注數據的分割演算法研究
  7.1  引言
  7.2  基於模型間和模型內不確定性的特徵聚合半監督分割演算法···
  7.3  數據集與預處理
  7.4  實驗參數設定
  7.5  模型評估指標
  7.6  實驗驗證
  7.7  本章小結
第8章  基於域適應的自矯正分割演算法研究
  8.1  引言

  8.2  基於域適應的自矯正分割演算法
  8.3  數據集和預處理
  8.4  實驗參數設定
  8.5  模型評估指標與對比方法
  8.6  實驗驗證
  8.7  本章小結
第9章  基於增強分割數據的合成演算法研究
  9.1  引言
  9.2  基於更豐富特徵的生成對抗網路
  9.3  數據集與預處理
  9.4  實驗參數設定
  9.5  實驗驗證
  9.6  本章小結
第10章  總結和展望
  10.1  總結
  10.2  展望
參考文獻

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