Mélytanulás az orvosi képfeldolgozásban és -elemzésben

Eredeti címe:

Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis

Könyv tartalma:

A különböző formátumú orvosi képeket a klinikusok arra használják, hogy azonosítsák a bizonyos állapotokhoz, például rákos megbetegedésekhez, betegségekhez, rendellenességekhez vagy más káros egészségügyi állapotokhoz kapcsolódó rendellenességeket vagy markereket. A mélytanulási algoritmusok hatalmas mennyiségű adatot használnak arra, hogy betanítsák a számítógépet arra, hogy felismerjen bizonyos jellemzőket a képeken, amelyek az azonosítani kívánt betegséggel vagy állapottal kapcsolatosak.

Míg a képek szemmel történő elemzése sok időt vehet igénybe, a mélytanuló algoritmusok előnye, hogy gyorsabban vizsgálják felül az orvosi képeket, mint az ember, ami segíti a klinikust, felgyorsítja a diagnózist, és felszabadítja a klinikusok idejét más feladatokra.

A Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis (Mélytanulás az orvosi képfeldolgozásban és -elemzésben) bemutatja a mélytanulás alapjait az orvosbiológiai képelemzésben, többek között a szemészet, a rákfelismerés és a szívbetegségek alkalmazásaihoz. A könyv a többtényezős jellemzőválasztás, a rajoptimalizálás, a párhuzamos feldolgozási modellek, a mesterséges neurális hálózatok, a támogató vektorgépek, valamint ezek tervezésének és optimalizálásának elveit vizsgálja az orvosbiológiai alkalmazásokban. Olyan témák is szóba kerülnek, mint az adatbiztonság, a betegek titoktartása, a hatékonyság és a megbízhatóság.

Ez a nemzetközi szakértői csapat által írt szerkesztett könyv a gépi tanulás, a mélytanulás, a mesterséges intelligencia, a képfeldolgozás, a jelfeldolgozás, az informatika vagy a kapcsolódó területek ipari és egyetemi kutatói, tudósai, mérnökei, fejlesztői és tervezői számára írta meg az alapelveket és alkalmazásokat. A szabványügyi testületek és szabályozó hatóságok, valamint a mélytanulási modelleket alkalmazó klinikusok számára is érdekes lesz.