Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation: Overview, Approaches, and Challenges
Langue : anglais
Edité par Wiley-IEEE Press, 2025
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- Neuf

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- Titre
- Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation: Overview, Approaches, and Challenges
- Éditeur
- Wiley-IEEE Press
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1394245335
- ISBN à 13 chiffres
- 9781394245338
- Poids de l'article
- 688 grammes
Apply revolutionary deep learning technology to the fast-growing field of medical image segmentation
Precise medical image segmentation is rapidly becoming one of the most important tools in medical research, diagnosis, and treatment. The potential for deep learning, a technology which is already revolutionizing practice across hundreds of subfields, is immense. The prospect of using deep learning to address the traditional shortcomings of image segmentation demands close inspection and wide proliferation of relevant knowledge.
Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation meets this demand with a comprehensive introduction and its growing applications. Covering foundational concepts and its advanced techniques, it offers a one-stop resource for researchers and other readers looking for a detailed understanding of the topic. It is deeply engaged with the main challenges and recent advances in the field of deep-learning-based medical image segmentation.
Readers will also find:
- Analysis of deep learning models, including FCN, UNet, SegNet, Dee Lab, and many more
- Detailed discussion of medical image segmentation divided by area, incorporating all major organs and organ systems
- Recent deep learning advancements in segmenting brain tumors, retinal vessels, and inner ear structures
- Analyzes the effectiveness of deep learning models in segmenting lung fields for respiratory disease diagnosis
- Explores the application and benefits of Generative Adversarial Networks (GANs) in enhancing medical image segmentation
- Identifies and discusses the key challenges faced in medical image segmentation using deep learning techniques
- Provides an overview of the latest advancements, applications, and future trends in deep learning for medical image analysis
Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation is ideal for academics and researchers working with medical image segmentation, as well as professionals in medical imaging, data science, and biomedical engineering.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Sajid Yousuf Bhat, PhD, is an Assistant Professor in the Department of Computer Science, University of Kashmir, Srinagar, India. Dr. Bhat received his PhD in Computer Science from Jamia Millia Islamia, India, in 2014. His current areas of research include image analysis, machine learning, network analysis and business intelligence.
Aasia Rehman, PhD, is a Lecturer in the Department of Computer Science, University of Kashmir, -Srinagar, India. Dr. Rehman earned her PhD in Computer Science from the University of Kashmir, India, in 2023. Her current research area includes medical image segmentation, image classification and deep learning.
Muhammad Abulaish, PhD, is a Professor in the Department of Computer Science, South Asian University, New Delhi, India. Professor Abulaish earned his PhD in Computer Science from the Indian Institute of Technology Delhi, India, in 2007. His research focuses on the development of innovative data mining, machine learning, and network analysis techniques to address real-world societal and industrial problems.
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Ria Christie Collections
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Hello! Ria Christie Collections is an online venture that was initially set up in 2012 to sell books. We do not have a physical high street store. We are professional online booksellers. We only sell brand new books in perfect condition that we source from various suppliers and the publishers. Primarily, our aim is to provide an excellent service to all our customers. We always work as a team to achieve this. Our other objectives are to: 1. Ensure that all our products reach their destination quickly in a safe and secure manner 2. Answer to all our customer queries within 24 hours 3. Ensure that our customers are happy with their purchases 4. Provide all the items at a competitive price 5. Always listen to our customers Ria Christie Collections is not a registered company. It is a Sole Trader venture. Other key information is shown below: Contact Person Name: Rakesh Luchmun (Mr) Storefront Name: Ria Christie Collections Place of Establishment Address: Suite B; ARUN House; ARUN Building Arundel Road Uxbridge UB8 2RR United Kingdom E-Mail Address: riachristie@hotmail.co.uk VAT Number: GB 160 5650 25 We always work hard and aim to comply with all of Abebooks Policies. If you have any issues, please do not hesitate to write to us whether before or after a purchase. We promise to reply to you promptly and, in any case, within 24 hours. Thank you kindly! Yours sincerely Mr Rakesh Luchmun (Founder) and the Ria Christie Collections Team…
Spécialité
Educational books, Textbooks, Fiction, Non- fictionProfil professionnel du vendeur
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175 Pield Heath Road
Uxbridge, Royaume-Uni UB8 3NL
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
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