Învățarea automată în imagistică medicală și viziune computerizată

Titlul original:

Machine Learning in Medical Imaging and Computer Vision

Conținutul cărții:

Imaginile medicale pot evidenția diferențele dintre țesuturile sănătoase și cele nesănătoase, iar aceste imagini pot fi apoi evaluate de un profesionist din domeniul sănătății pentru a identifica stadiul și răspândirea unei boli, astfel încât să poată fi stabilită o cale de tratament. Având în vedere că tehnicile de învățare automată devin din ce în ce mai răspândite în domeniul asistenței medicale, algoritmii pot fi instruiți pentru a identifica țesuturile sănătoase sau nesănătoase și pentru a face rapid diferența între cele două. Modelele statistice pot fi utilizate pentru a procesa numeroase imagini de același tip într-o fracțiune din timpul de care ar avea nevoie un om pentru a evalua aceeași cantitate, economisind timp și bani pentru a ajuta medicii în evaluarea lor.

Această carte editată discută procesele de extragere a caracteristicilor, analizează metodele de învățare profundă pentru sarcinile de segmentare medicală, descrie algoritmii de optimizare și tehnicile de regularizare, ilustrează sistemele de clasificare și recuperare a imaginilor și evidențiază instrumentele de recunoaștere a textului, teoria jocurilor și detectarea dezinformării pentru îmbunătățirea furnizării de asistență medicală.

Machine Learning in Medical Imaging and Computer Vision prezintă stadiul actual al cercetărilor privind integrarea tehnologiilor noi și emergente pentru domeniile de procesare și analiză a imaginilor medicale. Această carte prezintă direcțiile viitoare pentru creșterea eficienței modelelor imagistice convenționale pentru a obține performanțe mai bune în diagnosticare, precum și în caracterizarea condițiilor patologice complexe.

Cartea se adresează unui public format din cercetători și oameni de știință din mediul academic și industrial din domeniul științei și ingineriei calculatoarelor, învățării automate, procesării imaginilor și tehnologiilor medicale, precum și celor din domenii conexe.