Tudor Florin Ursuleanu, Andreea Roxana Luca, Alexandru Grigorovici

Applicazione di apprendimento profondo per l'analisi delle immagini mediche

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Produktbeschreibung

La necessità di tempo e attenzione da parte del medico al paziente, dovuta all'aumento del volume di dati medici da interpretare e filtrare per scopi diagnostici e terapeutici, ha incoraggiato lo sviluppo della possibilità di supportare, in modo costruttivo ed efficace, modelli di deep learning per applicazioni nell'interpretazione di immagini mediche. I medici di imaging combinano dati provenienti da diverse fasi ed esperienze mediche, al contrario dei modelli DL che incorporano gli stessi tipi e modalità di caratteristiche artigianali. Il contributo principale di questo libro è innanzitutto quello di evidenziare l'impatto della qualità dei dati, del tipo e del volume utilizzati dai modelli di deep learning nell'analisi delle immagini mediche, accompagnato da una caratterizzazione aggiornata delle componenti del processo di deep learning dai dati alle applicazioni mediche. In secondo luogo, descrive le correlazioni specifiche tra i componenti del processo di apprendimento profondo. Infine, presenta problemi e direzioni per la ricerca futura.

Produktdetails

• Verlag: Edizioni Sapienza
• Seitenzahl: 68
• Erscheinungstermin: 3. März 2022
• Italienisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 5mm
• Gewicht: 119g
• ISBN-13: 9786204512433
• ISBN-10: 6204512439
• Artikelnr.: 63539687

Autorenporträt

Ursuleanu Tudor Florin, especialista em cirurgia geral, estudante de doutorado da Universidade de Medicina e Farmácia "Gr. T. Popa" Iasi, Romênia e juntamente com o co-autor Luca Andreea Roxana, especialista em obstetrícia e ginecologia, estudante de doutorado, trabalham sob a orientação do co-autor, Professor, PhD, Grigorovici Alexandru, Cirurgia Geral.