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AI for Radiology

Aus der Reihe AI for Everything

42,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.02.2024

Abbildungen

4 SW-Abb., 2 Farbabb., 4 SW-Zeichn., 2 Farbzeichn., 1 Tabellen

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

238

Maße (L/B/H)

19,8/12,9/1,3 cm

Gewicht

258 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-62725-6

Beschreibung

Rezension

"The book is not just about the present state of affairs. It offers a vision, exploring the future trajectories of AI in radiology, addressing challenges, controversies, and the endless possibilities on the horizon.

Having witnessed Oge's dedication and forward-thinking approach firsthand, I am confident that this book will serve as an invaluable resource. For those stepping into the realm of AI in radiology or seeking to deepen their knowledge, this book provides a holistic, scientifically rigorous, and practical guide...I wholeheartedly believe that it will stand as a cornerstone for all enthusiasts eager to delve into the world of AI in Radiology."

--Felipe Kitamura, MD, PhD

Director of Applied Innovation and AI at Dasa

Affiliated Professor of Radiology at Universidade Federal de São Paulo

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.02.2024

Abbildungen

4 SW-Abb., 2 Farbabb., 4 SW-Zeichn., 2 Farbzeichn., 1 Tabellen

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

238

Maße (L/B/H)

19,8/12,9/1,3 cm

Gewicht

258 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-367-62725-6

EU-Ansprechpartner

Taylor & Francis Verlag GmbH
Kaufingerstraße 24
80331 München
DE
GPSR@taylorandfrancis.com

Herstelleradresse

Taylor & Francis Group
5 Howick Place
SW1P 1WG London
UK
GPSR@taylorandfrancis.com

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  • 1 Artificial Intelligence and Medicine: The Big Picture

    2 AI in Radiology: From Fear to Leadership

    3 Fundamentals of Machine Learning and Deep Learning

    4 Fundamentals of Medical Image Analysis

    5 Data: The Essential Ingredient in AI Solutions

    6 Clinical Applications of AI in Radiology

    7 Harnessing AI in Radiology Education and Training

    8 Getting Started with Deep Learning in Medical Imaging

    9 The Future of AI in Radiology

    10 Resources for Further Learning