Deep Learning for Biomedical Image Reconstruction (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, Cambridge, 2023
- Tapa dura
- Nuevo
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Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. Discover the power of deep neural networks for image reconstruction with this state-of-the-art review of modern theories and applications. The background theory of deep learning is introduced step-by-step, and by incorporating modeling fundamentals this book explains how to implement deep learning in a variety of modalities, including X-ray, CT, MRI and others. Real-world examples demonstrate an interdisciplinary approach to medical image reconstruction processes, featuring numerous imaging applications. Recent clinical studies and innovative research activity in generative models and mathematical theory will inspire the reader towards new frontiers. This book is ideal for graduate students in Electrical or Biomedical Engineering or Medical Physics. Discover the power of deep neural networks for image reconstruction with this state-of-the-art review of modern theories and applications. Including interdisciplinary examples and a step-by-step background of deep learning, this book provides insight into the future of biomedical image reconstruction with clinical studies and mathematical theory. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781316517512
- Título
- Deep Learning for Biomedical Image Reconstruction (Hardcover)
- Autor
- Jong Chul Ye
- Editorial
- Cambridge University Press, Cambridge
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1316517519
- ISBN 13
- 9781316517512
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Acerca del autor
Yonina C. Eldar is a Professor in the Department of Mathematics and Computer Science, Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel, where she heads the Center for Biomedical Engineering. She is also a Visiting Professor at MIT, a Visiting Scientist at the Broad Institute, and an Adjunct Professor at Duke University. She is a member of the Israel Academy of Sciences and Humanities, an IEEE Fellow and a EURASIP Fellow, and the recipient of the Technical Achievement Award of the IEEE Signal Processing Society. She is author of Sampling Theory (Cambridge, 2015), and co-editor of Convex Optimization in Signal Processing and Communications (Cambridge, 2009), Compressed Sensing (Cambridge, 2012), Information-Theoretic Methods in Data Science (Cambridge 2021), and Machine Learning in Wireless Communications (Cambridge, 2022).
Michael Unser is Professor in the Institute of Electrical and Micro Engineering, EPFL, Switzerland, where he also heads the Center for Imaging. He is a Fellow of the IEEE, an elected member of the Swiss Academy of Engineering Sciences, and a EURASIP Fellow. He is recipient of the 2008 Technical Achievement Award of the IEEE Signal Processing Society and the 2020 Academic Career Achievement Award from the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. He is co-author of An Introduction to Sparse Stochastic Processes (Cambridge 2014).
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