ادگیری عمیق ارائه راه حل های هیجان انگیز برای مشکلات تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی است و به عنوان یک روش کلیدی برای برنامه های آینده دیده می شود. این کتاب درک روشنی از اصول و روش های شبکه عصبی و مفاهیم یادگیری عمیق را نشان می دهد ، نشان می دهد که چگونه الگوریتم هایی که یادگیری عمیق را به عنوان یک م coreلفه اصلی ادغام می کنند ، در تشخیص تصویر ، تقسیم بندی و ثبت و تجزیه و تحلیل به کمک کامپیوتر با استفاده از طیف گسترده ای از مناطق برنامه.
یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی یک منبع یادگیری عالی برای محققان دانشگاهی و صنعت در تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی و دانشجویان تحصیلات تکمیلی است که دوره های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای رایانه و محاسبات تصویر و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی می گذرانند.مشکلات تحقیق معمول در تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی و چالش های آنها را پوشش می دهد
روش های یادگیری عمیق و نظریه های پشت سر رویکردهای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی را توصیف می کند
نحوه اعمال الگوریتم ها در طیف وسیعی از مناطق کاربردی ، از جمله اشعه ایکس قفسه سینه ، CAD پستان ، ریه و قفسه سینه ، میکروسکوپ و آسیب شناسی و غیره را آموزش می دهد.محیط یادگیری عمیق و محاسبات موازی برای سیستم های مهندسی زیستییک محفل قابل توجه برای پیشرفت فنی یادگیری عمیق در محیط محاسبات موازی در حوزه های متنوع مهندسی زیست و کاربردهای آن ارائه می دهد. با دنبال کردن یک رویکرد میان رشته ای ، این روش بر روی روش های مورد استفاده برای شناسایی و به دست آوردن منابع دانش معتبر و بالقوه مفید متمرکز است. مدیریت دانش جمع آوری شده و استفاده از آن در حوزه های مختلف از جمله مراقبت های بهداشتی ، شبکه های اجتماعی ، استخراج ، سیستم های توصیه ، پردازش تصویر ، تشخیص الگو و پیش بینی با استفاده از پارادایم های یادگیری عمیق ، نقطه قوت اصلی این کتاب است. این کتاب ایده های اصلی یادگیری عمیق و کاربردهای آن را در حوزه های کاربردی مهندسی زیستی ادغام می کند تا برای همه دانشمندان و دانشگاهیان قابل دسترسی باشد.مشارکت های جدید و عمیق تحقیقاتی از دیدگاه روش شناسی / کاربردی در درک همجوشی پارادایم های یادگیری ماشین عمیق و توانایی های آنها در حل طیف متنوعی از مشکلات
پیشرفت و پیشرفتهای اخیر در تئوریها و کاربردهای جدید رویکردهای یادگیری عمیق اعمال شده در محیط محاسبات موازی در سیستم های مهندسی زیستی را به تصویر می کشد
مفاهیم و فن آوری هایی را ارائه می دهد که با موفقیت در پیاده سازی سیستم های حساس مهم داده محور و داده های چند رسانه ای Cloud-Big امروزی استفاده می شود
شامل یک پیش گفتار نوشته شده توسط Nicholas Ayache

ادگیری عمیق ارائه راه حل های هیجان انگیز برای مشکلات تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی است و به عنوان یک روش کلیدی برای برنامه های آینده دیده می شود. این کتاب درک روشنی از اصول و روش های شبکه عصبی و مفاهیم یادگیری عمیق را نشان می دهد ، نشان می دهد که چگونه الگوریتم هایی که یادگیری عمیق را به عنوان یک م coreلفه اصلی ادغام می کنند ، در تشخیص تصویر ، تقسیم بندی و ثبت و تجزیه و تحلیل به کمک کامپیوتر با استفاده از طیف گسترده ای از مناطق برنامه.
یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی یک منبع یادگیری عالی برای محققان دانشگاهی و صنعت در تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی و دانشجویان تحصیلات تکمیلی است که دوره های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای رایانه و محاسبات تصویر و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی می گذرانند.مشکلات تحقیق معمول در تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی و چالش های آنها را پوشش می دهد
روش های یادگیری عمیق و نظریه های پشت سر رویکردهای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی را توصیف می کند
نحوه اعمال الگوریتم ها در طیف وسیعی از مناطق کاربردی ، از جمله اشعه ایکس قفسه سینه ، CAD پستان ، ریه و قفسه سینه ، میکروسکوپ و آسیب شناسی و غیره را آموزش می دهد.محیط یادگیری عمیق و محاسبات موازی برای سیستم های مهندسی زیستییک محفل قابل توجه برای پیشرفت فنی یادگیری عمیق در محیط محاسبات موازی در حوزه های متنوع مهندسی زیست و کاربردهای آن ارائه می دهد. با دنبال کردن یک رویکرد میان رشته ای ، این روش بر روی روش های مورد استفاده برای شناسایی و به دست آوردن منابع دانش معتبر و بالقوه مفید متمرکز است. مدیریت دانش جمع آوری شده و استفاده از آن در حوزه های مختلف از جمله مراقبت های بهداشتی ، شبکه های اجتماعی ، استخراج ، سیستم های توصیه ، پردازش تصویر ، تشخیص الگو و پیش بینی با استفاده از پارادایم های یادگیری عمیق ، نقطه قوت اصلی این کتاب است. این کتاب ایده های اصلی یادگیری عمیق و کاربردهای آن را در حوزه های کاربردی مهندسی زیستی ادغام می کند تا برای همه دانشمندان و دانشگاهیان قابل دسترسی باشد.مشارکت های جدید و عمیق تحقیقاتی از دیدگاه روش شناسی / کاربردی در درک همجوشی پارادایم های یادگیری ماشین عمیق و توانایی های آنها در حل طیف متنوعی از مشکلات
پیشرفت و پیشرفتهای اخیر در تئوریها و کاربردهای جدید رویکردهای یادگیری عمیق اعمال شده در محیط محاسبات موازی در سیستم های مهندسی زیستی را به تصویر می کشد
مفاهیم و فن آوری هایی را ارائه می دهد که با موفقیت در پیاده سازی سیستم های حساس مهم داده محور و داده های چند رسانه ای Cloud-Big امروزی استفاده می شود
شامل یک پیش گفتار نوشته شده توسط Nicholas Ayache