Deep Network Design for Medical Image Computing : Principles and Applications

Deep Network Design for Medical Image Computing: Principles and Applications covers a range of MIC tasks and discusses design principles of these tasks for deep learning approaches in medicine. These include skin disease classification, vertebrae identification and localization, cardiac ultrasound i...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Liao, Haofu [verfasserIn] Zhou, S. Kevin [verfasserIn] Luo, Jiebo [verfasserIn]

Format:	E-Book
Sprache:	Englisch

Erschienen:	London: Academic Press, Elsevier ; 2022

Schlagwörter:	Diagnostic imaging Diagnostic imaging, Technological innovations Medical informatics Computer networks, Design Diagnostic Imaging Imagerie pour le diagnostic Medecine - Informatique Computer networks - Design

Umfang:	1 Online-Ressource

Reihe:	The MICCAI Society book series

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ISBN:	978-0-12-824403-6 0-12-824403-8 978-0-12-824383-1 0-12-824383-X

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These include skin disease classification, vertebrae identification and localization, cardiac ultrasound image segmentation, 2D/3D medical image registration for intervention, metal artifact reduction, sparse-view artifact reduction, etc. For each topic, the book provides a deep learning-based solution that takes into account the medical or biological aspect of the problem and how the solution addresses a variety of important questions surrounding architecture, the design of deep learning techniques, when to introduce adversarial learning, and more. This book will help graduate students and researchers develop a better understanding of the deep learning design principles for MIC and to apply them to their medical problems</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Diagnostic imaging</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Diagnostic imaging</subfield><subfield code="x">Technological innovations</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Medical informatics</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computer networks</subfield><subfield code="x">Design</subfield><subfield code="2">DLC</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Diagnostic Imaging</subfield><subfield code="0">(DNLM)D003952</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Imagerie pour le diagnostic</subfield><subfield code="0">(CaQQLa)201-0146124</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Medecine - Informatique</subfield><subfield code="0">(CaQQLa)201-0103112</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Computer networks - Design</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst00872308</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Diagnostic imaging</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst00892354</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Medical informatics</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst01014175</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Zhou, S. 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