Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation : Overview, Approaches, and Challenges
Langue : anglais
Edité par Wiley-IEEE Press, 2025
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- Titre
- Deep Learning Applications in Medical Image Segmentation : Overview, Approaches, and Challenges
- Auteur
- Bhat, Sajid Yousuf (EDT); Rehman, Aasia (EDT); Abulaish, Muhammad (EDT)
- Éditeur
- Wiley-IEEE Press
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1394245335
- ISBN à 13 chiffres
- 9781394245338
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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Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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.
Effets de la rétractation
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.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
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