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姚育东 / 科学出版社 / 2022-03 / 平装
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上书时间2023-06-11
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心脑血管疾病智能诊断研究新进展
《心脑血管疾病智能诊断研究新进展》以心脑血管系统疾病为研究出发点,介绍人工智能技术在心脑血管疾病诊断方向的应用,选择其中若干重要问题进行阐述。《心脑血管疾病智能诊断研究新进展》主要内容包括:心脑血管疾病智能诊断技术简介、心脑血管医学影像的预处理、深度学习方法与网络、基于深度学习的冠状动脉自动分割及钙化检测、基于深度学习与多模态影像融合的心脏分割方法、桡动脉脉搏波分析及其临床应用、基于单导联心电图的房颤自动检测、动脉僵硬度的无创检测方法、基于血流动力学模型的血管狭窄的模拟和检测、基于心电信号的心肌梗死诊断与定位、深度学习在心血管超声影像中的应用、深度学习在脑血管自动检测与分割中的应用、心脑血管疾病智能诊断的挑战与展望。
目录 章 心脑血管疾病智能诊断技术简介 1 节 心脑血管疾病现状 1 第二节 心脑血管疾病的诊断 3 第三节 人工智能技术在心脑血管疾病诊断方面的应用 4 第二章 心脑血管医学影像的预处理 6 节 图像去噪 6 第二节 图像增强 10 第三节 感兴趣区域提取 14 第四节 数据扩充 15 第五节 讨论与总结 16 第三章 深度学习方法与网络 18 节 深度学习方法 18 第二节 深度学习网络 20 第三节 医学影像数据分析中常用的深度学习网络 26 第四节 讨论与总结 29 第四章 基于深度学习的冠状动脉自动分割及钙化检测 32 节 数据集及数据预处理 33 第二节 深度学习模型 36 第三节 冠状动脉解剖结构及自动分割 37 第四节 冠状动脉钙化检测 42 第五节 讨论与总结 43 第五章 基于深度学习与多模态影像融合的心脏分割方法 48 节 多模态心脏图像 49 第二节 心脏图像的传统分割方法 50 第三节 基于深度学习的多模态心脏分割方法 54 第四节 讨论与总结 63 第六章 桡动脉脉搏波分析及其临床应用 68 节 测量方法 69 第二节 波形分析 70 第三节 波形分类与参数估计 74 第四节 临床应用 75 第五节 讨论与总结 78 第七章 基于单导联心电图的房颤自动检测 82 节 数据来源和评估指标 82 第二节 数据预处理和特征提取 85 第三节 机器学习在房颤检测中的应用 87 第四节 深度学习在房颤检测中的应用 90 第五节 讨论与总结 92 第八章 动脉僵硬度的无创检测方法 96 节 局部动脉僵硬度 96 第二节 区域动脉僵硬度 100 第三节 全身动脉僵硬度 103 第四节 动脉僵硬度的估测 104 第五节 讨论与总结 106 第九章 基于血流动力学模型的血管狭窄的模拟和检测 110 节 基于医学影像的血管狭窄检测方法 110 第二节 基于血流动力学模型的血管狭窄仿真 112 第三节 基于低维血流动力学模型的动脉血管狭窄检测 116 第四节 讨论与总结 118 第十章 基于心电信号的心肌梗死诊断与定位 123 节 数据集及预处理 123 第二节 心肌梗死类型 125 第三节 机器学习在心肌梗死诊断中的应用 125 第四节 深度学习在心肌梗死诊断中的应用 127 第五节 实验结果对比 128 第六节 讨论与总结 130 第十一章 深度学习在心血管超声影像中的应用 133 节 深度学习方法 134 第二节 心血管超声影像预处理方法 134 第三节 分类 136 第四节 检测 137 第五节 分割 138 第六节 其他任务 139 第七节 讨论与总结 140 第十二章 深度学习在脑血管自动检测与分割中的应用 143 节 数据预处理和深度学习模型 144 第二节 二维脑血管应用 145 第三节 三维脑血管应用 148 第四节 讨论与总结 151 第十三章 心脑血管疾病智能诊断的挑战与展望 155
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开播时间:09月02日 10:30