Deep Learning For Medical Image Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Academic Press, 2023
- Tapa blanda
- Nuevo

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- Título
- Deep Learning For Medical Image Analysis
- Autor
- Zhou,s. Kevin
- Editorial
- Academic Press
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 032385124X
- ISBN 13
- 9780323851244
- Edición
- 2ª Edición
· Covers common research problems in medical image analysis and their challenges
· Describes the latest deep learning methods and the theories behind approaches for medical image analysis
· Teaches how algorithms are applied to a broad range of application areas including cardiac, neural and functional, colonoscopy, OCTA applications and model assessment
· Includes a Foreword written by Nicholas Ayache
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Hayit Greenspan, PhD is focused on developing deep learning tools for medical image analysis, as well as their translation to the clinic. She is a Professor of Biomedical Engineering with the Faculty of Engineering at Tel-Aviv University (on Leave), and currently with the Department of Radiology and the AI and Human Health Department at the Icahn School of Medicine at Mount Sinai, NYC. She is the Director of the AI Core at the Biomedical Engineering and Imaging (BMEII) Institute and the Co-director of a new AI and emerging technologies PhD program at Mount Sinai. Dr. Greenspan is also a co-founder of RADLogics Inc., a startup company bringing AI tools to clinician support
Dinggang Shen, PhD is a Professor and a Founding Dean with School of Biomedical Engineering, ShanghaiTech University, Shanghai, China, and also a Co-CEO of United Imaging Intelligence (UII), Shanghai. He is a Fellow of IEEE, AIMBE, IAPR and MICCAI. He was a Jeffrey Houpt Distinguished Investigator and a Full Professor (Tenured) with the University of North Carolina at Chapel Hill (UNC-CH), Chapel Hill, NC, USA. His research interests include medical image analysis, computer vision and pattern recognition. He has published more than 1,500 peer-reviewed papers in the international journals and conference proceedings, with H-index 130 and over 70K citations.
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Conor Kenny
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