توضیحات
This research and reference text explores the finer details of deep learning models. It provides a brief outline on popular models including convolution neural networks, deep belief networks, autoencoders and residual neural networks. The text discusses some of the deep learning-based applications in gene identification. Sections in the book explore the foundation and necessity of deep learning in radiology, application of deep learning in the area of cardiovascular imaging and deep learning applications in the area of fatty liver disease characterization and COVID-19, respectively. This reference text is highly relevant for medical professionals and researchers in the area of artificial intelligence in medical imaging.
Key features
Discusses various diseases related to lung, heart, peripheral arterial imaging, as well as gene expression characterization and classification.
Explores imaging applications, their complexities and the deep learning models employed to resolve them in detail.
Provides state-of-the-art contributions while addressing doubts in multimodal research.
Details the future of deep learning and big data in medical imaging.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این تحقیق و متن مرجع به بررسی جزئیات دقیق مدل های یادگیری عمیق می پردازد. این یک طرح کلی در مورد مدل های محبوب از جمله شبکه های عصبی کانولوشن، شبکه های باور عمیق، رمزگذارهای خودکار و شبکه های عصبی باقیمانده ارائه می دهد. این متن برخی از کاربردهای مبتنی بر یادگیری عمیق در شناسایی ژن را مورد بحث قرار می دهد. بخشهای کتاب به ترتیب به بررسی پایه و ضرورت یادگیری عمیق در رادیولوژی، کاربرد یادگیری عمیق در حوزه تصویربرداری قلبی عروقی و کاربردهای یادگیری عمیق در زمینه شناسایی بیماری کبد چرب و COVID-19 میپردازد. این متن مرجع برای متخصصان پزشکی و محققان در زمینه هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی بسیار مرتبط است. ویژگی های کلیدی بیماری های مختلف مربوط به ریه، قلب، تصویربرداری شریان محیطی، و همچنین خصوصیات بیان ژن و طبقه بندی را مورد بحث قرار می دهد. برنامه های تصویربرداری، پیچیدگی های آنها و مدل های یادگیری عمیق به کار گرفته شده برای حل آنها را با جزئیات بررسی می کند. در حین رسیدگی به شک و تردیدها در تحقیقات چندوجهی، مشارکت های پیشرفته ای را ارائه می دهد. جزئیات آینده یادگیری عمیق و کلان داده در تصویربرداری پزشکی.
tag : دانلود کتاب تصویربرداری چندوجهی، جلد 1: کاربردهای یادگیری عمیق , Download تصویربرداری چندوجهی، جلد 1: کاربردهای یادگیری عمیق , دانلود تصویربرداری چندوجهی، جلد 1: کاربردهای یادگیری عمیق , Download Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications Book , تصویربرداری چندوجهی، جلد 1: کاربردهای یادگیری عمیق دانلود , buy تصویربرداری چندوجهی، جلد 1: کاربردهای یادگیری عمیق , خرید کتاب تصویربرداری چندوجهی، جلد 1: کاربردهای یادگیری عمیق , دانلود کتاب Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications , کتاب Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications , دانلود Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications , خرید Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications , خرید کتاب Multimodality Imaging, Volume 1: Deep learning applications ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.