深度学习在医学图像中的应用

内容简介

本书系统介绍了深度学习技术在医学图像分析领域的应用原理、方法和最新进展。全书从医学图像基础与深度学习基本概念入手，详细阐述了卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主流深度学习模型在医学图像分割、检测、分类、配准、生成等任务中的具体实现与优化策略。

书中涵盖了X光、CT、MRI、超声等多种模态医学图像的处理案例，结合临床诊断需求，重点讨论了病灶检测、器官分割、图像增强、跨模态转换等实际应用场景。此外，还涉及了医学图像领域特有的数据不平衡、标注困难、模型可解释性等挑战及应对方法。

本书适合计算机科学、生物医学工程、医学影像学等专业的师生阅读，也可作为医疗AI行业从业者的技术参考书。

内容简介
基础篇医学图像计算机辅助检测与诊断、深度学习算法基础知识
  绪论
  第1章医学图像计算机辅助检测/诊断（CAD）系统
  第2章深度学习算法
应用篇深度学习算法应用于肺结节诊断案例
  第3章肺结节深度学习诊断引论
  第4章基于人工免疫优化的征象分类网络融合方法
  第5章结合半监督协同学习与深度学习的征象模糊分类方法
  第6章胶囊网络的三元组强化学习及其征象分类方法
参考文献
附录A 英文缩略词与英文全称对照表

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