面向医学图像分割的深度学习方法研究

书籍简介:

医学图像分割是图像配准、三维重建和可视化等技术的关键基础和先决条件，在计算机辅助诊断中发挥着重要作用。深度学习方法由于其强大的特征表达能力已成为当今数据分析的主流方法，因此基于深度学习实现准确的医学图像分割无疑具有重要的理论价值和广阔的应用前景。本书主要围绕视网膜眼底图像中的血管分割、渗出物分割和基于渗出物分割的糖尿病黄斑水肿识别等问题展开研究。通过对现有的深度学习方法进行深入分析，改进深度神经网络模型并设计相关学习算法，实现快速有效的医学图像分割。

书籍规格:

书籍信息归属:

面向医学图像分割的深度学习方法研究是吉林大学出版社于2019.9出版的中图分类号为 R445 的主题关于 医学摄影－图象处理－计算机算法－研究 的书籍。