Ayman El-Baz – Multi Modality State-of-the-Art Medical Image Segmentation and Registration Methodologies (2 Volume set)

Name: Ayman El-Baz - Multi Modality State-of-the-Art Medical Image Segmentation and Registration Methodologies (2 Volume set)
SKU: 37352
Price: 4960 RUB
Availability: InStock

4.960 ₽

Автор: Ayman El-Baz
Название книги: Multi Modality State-of-the-Art Medical Image Segmentation and Registration Methodologies (2 Volume set)
Формат: PDF
Тема: Лучевая диагностика и терапия (Радиология)
Страницы: 800
Качество: Изначально компьютерное, E-book

With the advances in image guided surgery for cancer treatment, the role of image segmentation and registration has become very critical. The central engine of any image guided surgery product is its ability to quantify the organ or segment the organ whether it is a magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT), X-ray, PET, SPECT, Ultrasound, and Molecular imaging modality. Sophisticated segmentation algorithms can help the physicians delineate better the anatomical structures present in the input images, enhance the accuracy of medical diagnosis and facilitate the best treatment planning system designs. The focus of this book in towards the state of the art techniques in the area of image segmentation and registration.

Категории: Лучевая диагностика и терапия (Радиология), Электронные книги Метка: Multi Modality State-of-the-Art Medical Image Segmentation and Registration Methodologies

Описание
Отзывы (0)

Описание

Ayman El-Baz – Multi Modality State-of-the-Art Medical Image Segmentation and Registration Methodologies (2 Volume set) — фундаментальное двухтомное издание, посвященное самым современным методам сегментации и регистрации медицинских изображений с использованием нескольких модальностей.

Книга подробно рассматривает алгоритмы обработки данных КТ, МРТ, УЗИ, ПЭТ и других видов диагностической визуализации. Авторы анализируют как классические, так и новейшие подходы на основе машинного обучения, глубоких нейронных сетей и статистического моделирования, уделяя особое внимание точности, скорости и клинической применимости методов.

Радиологам и специалистам по медицинской визуализации, желающим внедрять передовые алгоритмы в практику
Инженерам и исследователям в области биомедицинской обработки изображений
Студентам и аспирантам профильных специальностей, изучающим компьютерное зрение в медицине
Разработчикам медицинского ПО и систем поддержки принятия врачебных решений