یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی و بینایی کامپیوتر

تصاویر پزشکی می‌توانند تفاوت‌های بین بافت سالم و بافت ناسالم را برجسته کنند و سپس این تصاویر می‌توانند توسط یک متخصص مراقبت‌های بهداشتی ارزیابی شوند تا مرحله و شیوع بیماری مشخص شود تا بتوان مسیر درمانی را تعیین کرد. با رواج بیشتر تکنیک‌های یادگیری ماشین در مراقبت‌های بهداشتی، الگوریتم‌ها می‌توانند برای شناسایی بافت‌های سالم یا ناسالم آموزش داده شوند و به سرعت بین این دو تمایز قائل شوند. مدل‌های آماری می‌توانند برای پردازش تصاویر متعدد از یک نوع در کسری از زمانی که یک انسان برای ارزیابی همان مقدار صرف می‌کند، استفاده شوند و در زمان و هزینه برای کمک به پزشکان در ارزیابی آنها صرفه‌جویی کنند.

این کتاب ویرایش شده، فرآیندهای استخراج ویژگی را مورد بحث قرار می‌دهد، روش‌های یادگیری عمیق را برای وظایف تقسیم‌بندی پزشکی بررسی می‌کند، الگوریتم‌های بهینه‌سازی و تکنیک‌های منظم‌سازی را تشریح می‌کند، سیستم‌های طبقه‌بندی و بازیابی تصویر را نشان می‌دهد و ابزارهای تشخیص متن، نظریه بازی‌ها و تشخیص اطلاعات نادرست را برای بهبود ارائه مراقبت‌های بهداشتی برجسته می‌کند.

یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی و بینایی کامپیوتر، تحقیقات پیشرفته‌ای را در مورد ادغام فناوری‌های جدید و نوظهور برای زمینه‌های پردازش و تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی ارائه می‌دهد. این کتاب مسیرهای آینده را برای افزایش کارایی مدل‌های تصویربرداری مرسوم برای دستیابی به عملکرد بهتر در تشخیص‌ها و همچنین در توصیف شرایط پاتولوژیک پیچیده تشریح می‌کند.

این کتاب مسیرهای آینده را برای افزایش کارایی مدل‌های تصویربرداری مرسوم برای دستیابی به عملکرد بهتر در تشخیص‌ها و همچنین در توصیف شرایط پاتولوژیک پیچیده تشریح می‌کند. این کتاب برای خوانندگانی از محققان و دانشمندان در دانشگاه و صنعت در علوم و مهندسی کامپیوتر، یادگیری ماشین، پردازش تصویر و فناوری‌های مراقبت‌های بهداشتی و افراد در زمینه‌های مرتبط نوشته شده است.