面向医学图像计算的深度网络设计:原理和应用涵盖了一系列MIC任务,并讨论了这些任务对医学中深度学习方法的设计原则。其中包括皮肤病分类、椎骨识别和定位、心脏超声图像分割、2D/3D医学图像配准干预、金属伪影消除、稀疏视图伪影消除等。对于每个主题,本书都提供了一个基于深度学习的解决方案,考虑了问题的医学或生物学方面,以及该解决方案如何解决围绕架构、深度学习技术的设计、何时引入对抗性学习等各种重要问题。本书将帮助研究生和研究人员更好地理解MIC的深度学习设计原则,并将其应用于他们的医疗问题。

https://shop.elsevier.com/books/deep-network-design-for-medical-image-computing/liao/978-0-12-824383-1#full-description

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