Gépi tanulás az orvosi képalkotásban és a számítógépes látásban

Eredeti címe:

Machine Learning in Medical Imaging and Computer Vision

Könyv tartalma:

Az orvosi felvételek kiemelik az egészséges és az egészségtelen szövetek közötti különbségeket, és ezeket a képeket az egészségügyi szakemberek értékelhetik, hogy megállapítsák a betegség stádiumát és terjedését, és így meghatározzák a kezelési módot. A gépi tanulási technikák egyre nagyobb teret nyernek az egészségügyben, így algoritmusok képezhetők ki az egészséges és az egészségtelen szövetek azonosítására, és a kettő gyors megkülönböztetésére. Statisztikai modellekkel számos azonos típusú képet lehet feldolgozni, az emberi embernek ugyanannak a mennyiségnek az értékeléséhez szükséges idő töredéke alatt, így időt és pénzt takarítanak meg a szakemberek értékelésének segítésében.

Ez a szerkesztett könyv tárgyalja a jellemzőkinyerési eljárásokat, áttekinti az orvosi szegmentálási feladatokra vonatkozó mélytanulási módszereket, felvázolja az optimalizációs algoritmusokat és a regularizációs technikákat, illusztrálja a képosztályozó és -kereső rendszereket, valamint kiemeli a szövegfelismerő eszközöket, a játékelméletet és a téves információk felismerését az egészségügyi ellátás javítása érdekében.

A Machine Learning in Medical Imaging and Computer Vision az orvosi képalkotás és a számítógépes látás területén az új és újonnan megjelenő technológiák integrálásával kapcsolatos legkorszerűbb kutatásokat nyújtja az orvosi képfeldolgozás és elemzés területén. A könyv felvázolja a hagyományos képalkotó modellek hatékonyságának növelésére irányuló jövőbeli irányokat, hogy jobb teljesítményt érjenek el a diagnózisok, valamint az összetett kóros állapotok jellemzése terén.

A könyv az informatika és a mérnöki tudományok, a gépi tanulás, a képfeldolgozás és az egészségügyi technológiák, valamint a kapcsolódó területeken dolgozó kutatók és tudósok olvasóközönségének szól mind az egyetemi, mind az ipari szférában.