Medical Image Analysis with Deep Learning
Rapid advances in artificial intelligence have established medical image analysis as a cornerstone of intelligent healthcare. Deep learning techniques, including convolutional neural networks (CNNs), graph convolutional networks (GCNs), multi-layer perceptrons (MLPs), and vision transformers (ViT... Lue lisää
Rapid advances in artificial intelligence have established medical image analysis as a cornerstone of intelligent healthcare. Deep learning techniques, including convolutional neural networks (CNNs), graph convolutional networks (GCNs), multi-layer perceptrons (MLPs), and vision transformers (ViT... Lue lisää
-
Tuotekuvaus
Rapid advances in artificial intelligence have established medical image analysis as a cornerstone of intelligent healthcare. Deep learning techniques, including convolutional neural networks (CNNs), graph convolutional networks (GCNs), multi-layer perceptrons (MLPs), and vision transformers (ViTs) architectures, substantially enhance performance in medical image classification and segmentation. This progress advances diagnostic accuracy, robustness, and efficiency. This book systematically surveys deep learning models for medical image analysis. It documents the evolution from MLPs and CNNs to hybrid attention architectures, with technical analysis of 9 recent methodologies. Core topics cover: multi-scale feature fusion, multi-branch CNN structures, graph-based feature modeling, region-aware attention mechanisms, adaptive positioning modules, and lightweight model design. This book addresses: (1) MLP-based models for disease classification; (2) integrated CNN and ViT approaches for spatially contextualized learning; (3) GCNs for topological and relational representation; and (4) lightweight models for efficient deployment under resource constraints. Each chapter examines representative publications, summarizing methodological innovations, architectures, experimental results. This work integrates theory with implementation, serving as a reference for researchers and professionals in medical imaging, computer-aided diagnosis, and biomedical AI. It establishes foundations for current deep learning paradigms and future development. -
Tuotetiedot
- Kustantaja / Valmistaja Springer Verlag, Singapore
- ISBN 9789819225477
- Vuosi 2026
- Tuotekoodi 9789819225477
- Leveys (mm) 155
- Pituus (mm) 235
- Kieli Englanti
- Alanimike Architectures, Implementations, and Prospects
- Kirjoittajat Keqin Li; Liejun Wang; Xiaoming Tao; Yatong Hao; Zhiqing Guo
- Sivumäärä 214
- Sarja Computational Intelligence Methods and Applications
- Tuotelinja Kirjat
- Tuoteryhmä Ulk terveys (lääket, eläinlääk)
- Tuotemuoto Kovakantinen
- Ilmestymispäivä 09.11.2026
- Tuotepääryhmä Ulkomaiset tietokirjat
- Tuoteturvallisuusyhteystiedot Springer Nature Customer Service Center GmbH, ProductSafety@springernature.com, Europaplatz 3,69115 Heidelberg, Germany, 69115, Heidelberg
- Thema-luokitus Lääketieteellinen kuvannus; Elektroniikka; Tietokoneavusteinen suunnittelu (CAD); Koneoppiminen; Konenäkö; 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.
