Deep Learning Methods for Medical Image Analysis
This volume is a useful resource on the utilization of deep learning methodologies in medical imaging, a domain that is swiftly transforming clinical diagnosis and treatment of diseases. It presents fundamental concepts in deep learning and advances to sophisticated techniques, including Convolut... Lue lisää
This volume is a useful resource on the utilization of deep learning methodologies in medical imaging, a domain that is swiftly transforming clinical diagnosis and treatment of diseases. It presents fundamental concepts in deep learning and advances to sophisticated techniques, including Convolut... Lue lisää
-
Tuotekuvaus
This volume is a useful resource on the utilization of deep learning methodologies in medical imaging, a domain that is swiftly transforming clinical diagnosis and treatment of diseases. It presents fundamental concepts in deep learning and advances to sophisticated techniques, including Convolutional Neural Networks (CNNs) for feature extraction, Fully Convolutional Networks (FCNs) and U-Nets for accurate image segmentation, and Generative Adversarial Networks (GANs) for data augmentation and image enhancement. It examines other Long Short-Term Memory (LSTM) networks for temporal analysis for elucidating intricate spatial connections in high-resolution medical pictures. It comprises a mix of theoretical background, examples of how these strategies have been put into practice, and case studies of both the triumphs and failures of these approaches in actual medical settings. This book highlights the extensive use of deep learning in several medical fields by discussing its potential applications in areas such as early illness identification, retinal imaging, histopathological categorization, and tumor and lesion detection in MRIs and CT scans. The book delves deeper than only technical topics to tackle the specific issues that arise with medical data. These include the importance of data scarcity in instances of uncommon diseases, the ethical concerns related to data privacy and security, and the necessity of interpretability to build confidence among clinicians. To help researchers overcome typical challenges, we also investigate strategies like synthetic data generation, multimodal learning, and transfer learning. -
Tuotetiedot
- Kustantaja / Valmistaja Taylor & Francis Ltd
- ISBN 9781041084648
- Vuosi 2026
- Tuotekoodi 9781041084648
- Leveys (mm) 156
- Pituus (mm) 234
- Kieli Englanti
- Kirjoittajat Debnath Bhattacharyya; N. Thirupathi Rao
- Sivumäärä 320
- Tuotelinja Kirjat
- Tuoteryhmä Ulk terveys (lääket, eläinlääk)
- Tuotemuoto Kovakantinen
- Ilmestymispäivä 08.12.2026
- Tuotepääryhmä Ulkomaiset tietokirjat
- Tuoteturvallisuusyhteystiedot Taylor & Francis Verlag GmbH, GPSR@taylorandfrancis.com, Kaufingerstraße 24, 80331 München, Germany, 80331, München
- Thema-luokitus Biolääketieteen tekniikka; Säätötekniikka; Neuroverkot ja sumeat järjestelmät; Kuvankäsittely
- ALV 13,5%
Tämä tuote kuuluu tuoteryhmiin
Tuotearvostelut Suomalainen.comissa
Tutustu tuotearvostelujen käytäntöihin ja ehtoihin ennen kuin jätät arvostelun.
Suomalainen.com -verkkokaupassa on mahdollista jättää tuotearvosteluja siellä myynnissä olevista tuotteista. Tuotearvosteluja voivat jättää sekä tuotetta Suomalaisesta Kirjakaupasta ostaneet asiakkaat että muut sivuston käyttäjät. Arvostelijan nimimerkin jälkeinen teksti kertoo, onko kyseessä vahvistettu ostaja vai muu asiakas/sivuston käyttäjä.
-
Vahvistettu ostaja - Kyseinen arvostelu on jätetty käyttämällä tuotteen ostajalle lähetettyä sähköpostilinkkiä. Kyseessä on siis vahvistettu ostaja eli arvostelun jättänyt henkilö on ostanut todennetusti kyseisen tuotteen.
-
Vahvistettu suosittelija - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla. Arvostelijan sähköpostiosoite on vahvistettu, jotta on voitu varmistua siitä, että arvostelun on jättänyt oikea henkilö. Suomalainen.com ei kuitenkaan ole vahvistanut, että kyseinen henkilö on ostanut tuotteen.
- Ei tekstiä nimimerkin jälkeen - Kyseinen arvostelu on jätetty suomalainen.com -verkkosivustolla, mutta arvostelun jättäjän sähköpostiosoitetta ei ole vahvistettu.
Tuotearvostelussa pakollisia tietoja ovat tuotteen pistemäärä (tähdet), otsikko sekä arvosteluteksti. Jos jätät arvostelun sinulle lähetetyn sähköpostilinkin kautta, arvostelu julkaistaan käyttämällä etunimeäsi sekä sukunimen ensimmäistä kirjainta.
Jos jätät arvostelun sivustollamme, voit käyttää arvostelussa myös nimimerkkiä. Arvostelun jättämisen yhteydessä sinulta kysytään sähköpostiosoitetta, jonka avulla vahvistamme, että arvostelun on lähettänyt oikea henkilö, eikä esimerkiksi robotti. Tuotearvostelujen palveluntarjoajana toimii Yotpo. Katso Yotpon tietosuojaseloste.
Arvostelut julkaistaan tuotteen kohdalla automaattisesti ja ne tulevat esiin viiveellä. Suomalainen.com pidättää kuitenkin oikeuden poistaa kommentit, jotka sisältävät epäasiallista, herjaavaa tai halventavaa kieltä, vihapuhetta tai ovat muuten hyvän tavan vastaisia, tai joissa markkinoidaan muiden toimijoiden sivustoja tai tuotteita.
Jättämällä arvostelun annat Suomalaiselle Kirjakaupalle oikeuden käyttää kyseisiä arvosteluja omassa markkinoinnissaan (sekä painettu että digitaalinen) ilman erillistä korvausta. Arvosteluja käytetään myös analysointiin ja markkinoinnin kehittämiseen.
Tuotearvostelun jättäneiden kesken arvotaan säännöllisin väliajoin tuotepalkintoja. Tutustu arvonnan sääntöihin täällä.
Mikäli haluat poistaa jättämäsi tuotearvostelun verkkokaupastamme, pyyntö tästä tulee ohjata asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com.
Tuotearvostelut eivät ole tarkoitettu asiakasreklamaatioiden tai tilauskyselyjen tekemiseen. Reklamaatiotapauksissa pyydämme ottamaan yhteyttä asiakaspalveluumme: asiakaspalvelu@suomalainen.com.
Jättämällä arvostelun suomalainen.com -verkkokauppaan hyväksyt yllämainitut käytännöt ja ehdot.
Lue lisää tuotearvosteluista.
