医学影像与人工智能机遇、应用和风险（翻译版)--聚文网

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内容简介

全书从简介（AI是放射学的规则改变者）→技术准备（角色改变、深度学习的理解、影像领域AI的基本原则）→开发应用（如何开发、数据分析方法、结构式报告的价值、研究设计），共20章，290千字，逐层递进分别阐述。翻译团队涵盖来自全国各地医院临床一线的医学影像科医生、理工高校AI研究人员、AI公司研究人员、影像设备公司应用专员、相关领域高校在读博士，经7轮翻译及审校，翻译版稿件整体质量好。本书适用于医学影像科医师及技师，计算机或人工智能科研从业人员，医学影像学研究生及本科生、计算机或人工智能研究生及本科生等。

第一部分引言 1 引言：放射学界的规则改变者 1.1 变革的时代 1.2 观点透视 1.3 未来的机遇 1.4 结论参考文献第二部分技术：新手入门 2 医学图像计算和机器学习在医疗中的作用 2.1 引言 2.2 医学图像分析 2.3 挑战 2.4 医学图像计算 2.5 基于模型的图像分析 2.6 计算策略 2.7 基本问题 2.8 结论参考文献 3 对深度学习的深层理解 3.1 引言 3.2 计算机辅助诊断经典方法 3.3 人工智能 3.4 神经网络 3.5 卷积神经网络 3.6 为什么是现在 3.7 案例：糖尿病视网膜病变筛查 3.8 网络信息指南 3.9 大脑研究的比较 3.10 结论及建议 3.11 要点参考文献 4 影像中的深度学习和机器学习：基础原理 4.1 引言 4.2 特征和分类 4.3 神经网络 4.4 支持向量机 4.5 决策树 4.6 贝叶斯网络 4.7 深度学习 4.8 结论参考文献第三部分技术：开发人工智能应用 5 如何开发人工智能应用 5.1 引言 5.2 人工智能在放射学中的应用 5.3 医学影像人工智能应用的发展 5.4 资源框架 5.5 结论 5.6 总结/要点参考文献

医学影像与人工智能 机遇、应用和风险（翻译版)

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