大數據時代的醫學圖像深度學習與前沿 張紅梅 9787302671220 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
NT$566
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202408*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：大數據時代的醫學圖像深度學習與前沿 ISBN：9787302671220 出版社：清華大學 著編譯者：張紅梅 頁數：231 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1681434 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書介紹了人工智慧領域的基礎理論和方法，包括機器學習方法的簡要介紹；深度學習的數學基礎；網路架構設計改進、訓練及優化步驟；深度學習在醫學圖像目標檢測、分類分割、圖像生成、稀疏重建和圖神經網路在臨床應用的案例，並附有程序。本書可做為高等院校生物醫學工程專業教材和其他理工科高年級本科生和研究生教材，也可供相關科技人員參考。作者簡介 張紅梅，西安交通大學教授，博士研究生導師。博士畢業於西安交通大學生物醫學工程專業，現任英國物理學會（IOP）百年期刊MEASUREMENT SCIENCE AND TECH-NOLOGY編委，SPECIAL ISSUE ON AD-VANCES IN ULTRASOUND IMAGING副主編。2014-2015年為UIUC訪問學者。主要研究方向為分數階黏彈流參量超聲成像和血流成像；多模醫學影像大數據深度學習與智能診療、統計決策與優化成像。主持國家自然科學基金項目3項，橫向課題2項，做為項目骨幹參与國家「973」計劃和國家重大科研儀器研製項目。發表第一作者學術論文24篇，通訊作者5篇。授權第一發明專利3項，計算機軟體著作4項。主編「十四五」規劃教材2部，參編教材2部。目錄 第1章 機器學習原理1 1 機器學習方法 1 2 特徵與降維 知識拓展 參考文獻 第2章 深度學習原理 2 1 深度學習數學基礎 2 2 卷積神經網路 2 3 循環神經網路 2 4 小結 知識拓展 參考文獻 第3章 如何訓練和優化人工神經網路 3 1 人工神經網路訓練基礎步驟 3 2 網路優化方法 知識拓展 參考文獻 第4章 基於深度學習的醫學圖像分類 4 1 深度學習醫學圖像分類簡介 4 2 VGG 4 3 ResNet 4 4 DenseNet 4 5 Inception 4 6 小結 知識拓展 參考文獻 第5章 目標檢測 5 1 二階段檢測模型 5 2 單階段檢測模型 知識拓展 參考文獻 第6章 生物醫學圖像分割應用 6 1 圖像分割簡介 6 2 U-Net及三維U-Net 6 3 基於Attention機制的圖像分割 6 4 基於損失函數改進的醫學圖像分割 6 5 基於多任務學習的醫學圖像分割 知識拓展 參考文獻 第7章 醫學圖像生成 7 1 醫學圖像生成的機遇 7 2 基於自編碼器的醫學圖像合成 7 3 基於生成對抗模型的醫學圖像生成 7 4 基於擴散模型的醫學圖像合成 7 5 基於醫學圖像合成的臨床應用 知識拓展 參考文獻 第8章 基於Transformer的自注意力學習 8 1 Transformer基本原理 8 2 基礎的視覺Transformer 8 3 層次化的視覺Transformer 8 4 Transformer的應用與實例 8 5 小結 知識拓展 參考文獻 第9章 稀疏成像數據的圖像重建 9 1 傳統稀疏成像重建方法 9 2 基於映射學習的稀疏成像重建方法 9 3 基於殘差學習的稀疏成像重建方法 9 4 基於迭代展開的稀疏成像重建方法 9 5 可用於稀疏成像研究的公共數據集 9 6 小結 知識拓展 參考文獻 第10章 圖神經網路 10 1 為什麼需要學習圖數據 10 2 基於圖信號處理的卷積圖神經網路 10 3 其他圖表徵學習 10 4 圖池化 10 5 其他圖神經網路：圖生成和動態圖分析 10 6 應用場景 知識拓展 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
