Spinal Imaging and Image Analysis
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer, 2015
Serie: Libro 16 de 34 - Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is instrumental to building a bridge between scientists and clinicians in the field of spine imaging by introducing state-of-the-art computational methods in the context of clinical applications. Spine imaging via computed tomography, magnetic resonance imaging, and other radiologic imaging modalities, is essential for noninvasively visualizing and assessing spinal pathology. Computational methods support and enhance the physician's ability to utilize these imaging techniques for diagnosis, non-invasive treatment, and intervention in clinical practice.Chapters cover a broad range of topics encompassing radiological imaging modalities, clinical imaging applications for common spine diseases, image processing, computer-aided diagnosis, quantitative analysis, data reconstruction and visualization, statistical modeling, image-guided spine intervention, and robotic surgery.This volume serves a broad audience as contributions were written by both clinicians and researchers, which reflects the intended readership as well, being a potentially comprehensive book for all spine related clinicians, technicians, scientists, and graduate students.…
N° de ref. del artículo 9783319125077
- Título
- Spinal Imaging and Image Analysis
- Autor
- Shuo Li
- Editorial
- Springer, Springer
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319125079
- ISBN 13
- 9783319125077
- Peso del artículo
- 939 gramos
- Dimensiones
- 241x160x34 mm
- Serie
- Libro 16 de 34: Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics
This book is instrumental to building a bridge between scientists and clinicians in the field of spine imaging by introducing state-of-the-art computational methods in the context of clinical applications. Spine imaging via computed tomography, magnetic resonance imaging, and other radiologic imaging modalities, is essential for noninvasively visualizing and assessing spinal pathology. Computational methods support and enhance the physician’s ability to utilize these imaging techniques for diagnosis, non-invasive treatment, and intervention in clinical practice.
Chapters cover a broad range of topics encompassing radiological imaging modalities, clinical imaging applications for common spine diseases, image processing, computer-aided diagnosis, quantitative analysis, data reconstruction and visualization, statistical modeling, image-guided spine intervention, and robotic surgery.
This volume serves a broad audience as contributions were written by both clinicians and researchers, which reflects the intended readership as well, being a potentially comprehensive book for all spine related clinicians, technicians, scientists, and graduate students.
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De la contraportada
This book is instrumental to building a bridge between scientists and clinicians in the field of spine imaging by introducing state-of-the-art computational methods in the context of clinical applications. Spine imaging via computed tomography, magnetic resonance imaging, and other radiologic imaging modalities, is essential for noninvasively visualizing and assessing spinal pathology. Computational methods support and enhance the physician s ability to utilize these imaging techniques for diagnosis, non-invasive treatment, and intervention in clinical practice.
Chapters cover a broad range of topics encompassing radiological imaging modalities, clinical imaging applications for common spine diseases, image processing, computer-aided diagnosis, quantitative analysis, data reconstruction and visualization, statistical modeling, image-guided spine intervention, and robotic surgery.
This volume serves a broad audience as contributions were written by both clinicians and researchers, which reflects the intended readership as well, being a potentially comprehensive book for all spine related clinicians, technicians, scientists, and graduate students.
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