Deep Learning Modelle für die medizinische Bildgebung, Taschenbuch von Santosh, K. C.; Das, N...-

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Deep Learning Models for Medical Imaging, Paperback by Santosh, K. C.; Das, N...
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Zuletzt aktualisiert am 06. Sep. 2025 18:14:02 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

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Book Title
Deep Learning Models for Medical Imaging
ISBN
9780128235041
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
Elsevier Science & Technology
ISBN-10
0128235047
ISBN-13
9780128235041
eBay Product ID (ePID)
8050032354

Product Key Features

Number of Pages
170 Pages
Publication Name
Deep Learning Models for Medical Imaging
Language
English
Publication Year
2021
Subject
Internal Medicine, Computer Vision & Pattern Recognition
Type
Textbook
Subject Area
Computers, Medical
Author
Swarnendu Ghosh, K. C. Santosh, Nibaran Das
Series
Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems Ser.
Format
Trade Paperback

Dimensions

Item Length
9.2 in
Item Width
7.5 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
Dewey Edition
23
Dewey Decimal
616.0754
Table Of Content
1. Introduction 2. Deep learning: a review 3. Deep learning models 4. Cytology image analysis 5. COVID-19: prediction, screening, and decision-making
Synopsis
Deep Learning Models for Medical Imaging explains the concepts of Deep Learning (DL) and its importance in medical imaging and/or healthcare using two different case studies: a) cytology image analysis and b) coronavirus (COVID-19) prediction, screening, and decision-making, using publicly available datasets in their respective experiments. Of many DL models, custom Convolutional Neural Network (CNN), ResNet, InceptionNet and DenseNet are used. The results follow 'with' and 'without' transfer learning (including different optimization solutions), in addition to the use of data augmentation and ensemble networks. DL models for medical imaging are suitable for a wide range of readers starting from early career research scholars, professors/scientists to industrialists.
LC Classification Number
RC78.7.D53

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