人工智能在肺癌诊断中的应用--聚文网

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内容简介

《人工智能在肺癌诊断中的应用》从人工智能技术的角度介绍了人工智能技术在肺癌诊断中的应用，共分10章，内容涉及人工智能辅助的肺癌诊断原理和实现，包括肺癌诊断的医学背景、肺癌诊断的相关医疗数据、人工智能理论基础、肺癌诊断的常用工具与框架、肺癌智能诊断流程以及诊断算法的设计和实现等。
《人工智能在肺癌诊断中的应用》理论与实践相结合，通过具体的实验，深入浅出地介绍了人工智能在肺癌诊断中的技术应用。
《人工智能在肺癌诊断中的应用》适合工科和医学院校人工智能、信息工程、医工交叉等专业学生使用，同时也可供相关从业人员及对相关领域感兴趣的读者参考。

第1章肺癌诊断的医学背景
1．1 肺癌
1．1．1 肺癌的分类
1．1．2 肺癌的临床分期
1．1．3 肺癌的症状
1．1．4 导致肺癌的因素
1．1．5 预防肺癌
1．2 肺癌诊断与病理学评估
1．2．1 辅助影像学检查方法
1．2．2 肺癌组织学或细胞学检查技术
1．2．3 实验室血清学检查
1．2．4 病理学评估与分子病理学检测
1．3 肺癌的治疗手段
1．4 肺癌智能诊断的意义
1．5 小结

第2章肺癌诊断的相关医疗数据
2．1 医院信息系统和图像存档与传输系统
2．2 影像学数据
2．3 电子病历数据与患者临床信息
2．4 医疗数据在智能肺癌诊断中的使用
2．5 小结

第3章人工智能理论基础
3．1 机器学习基础
3．1．1 机器学习分类
3．1．2 机器学习流程概述
3．1．3 机器学习任务关键方法
3．2 深度学习基础——神经网络技术简介
3．2．1 前向传播
3．2．2 激活函数
3．2．3 反向传播
3．2．4 参数初始化与正则化
3．3 深度学习下的计算机视觉
3．3．1 卷积神经网络
3．3．2 目标检测任务
3．3．3 目标分割任务
3．4 小结

第4章肺癌智能诊断的常用工具与框架
4．1 scikit-learn框架
4．1．1 简介
4．1．2 使用scikit-learn进行机器学习
4．2 TensorFlow框架
4．2．1 TensorFlow中的计算图
4．2．2 TensorFlow中的数据结构
4．2．3 使用TensorFlow搭建神经网络
4．3 PyTorch框架
4．3．1 PyTorch的科学计算
4．3．2 使用PyTorch搭建神经网络
4．4 小结
……

人工智能在肺癌诊断中的应用

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