This book describes the technical problems and solutions for automatically recognizing and parsing a medical image into multiple objects, structures, or anatomies. It gives all the key methods, including state-of- the-art approaches based on machine learning, for recognizing or detecting, parsing or segmenting, a cohort of anatomical structures from a medical image.
Written by top experts in Medical Imaging, this book is ideal for university researchers and industry practitioners in medical imaging who want a complete reference on key methods, algorithms and applications in medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects.
Learn:
- Research challenges and problems in medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects
- Methods and theories for medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects
- Efficient and effective machine learning solutions based on big datasets
- Selected applications of medical image parsing using proven algorithms
- Provides a comprehensive overview of state-of-the-art research on medical image recognition, segmentation, and parsing of multiple objects
- Presents efficient and effective approaches based on machine learning paradigms to leverage the anatomical context in the medical images, best exemplified by large datasets
- Includes algorithms for recognizing and parsing of known anatomies for practical applications
Dr. S. Kevin Zhou is currently a Principal Key Expert Scientist of Medical Image Analytics, leading a team of full time research scientists and intern students dedicated to researching and developing innovative solutions for medical and industrial imaging products. His research interests lie in machine learning and computer vision and their applications to medical image recognition and parsing, face recognition and modeling, etc. He has won multiple technology, patent and product awards, including R&D 100 Award and Siemens Inventor of the Year.
This book describes the technical problems and solutions for automatically recognizing and parsing a medical image into multiple objects, structures, or anatomies. It gives all the key methods, including state-of- the-art approaches based on machine learning, for recognizing or detecting, parsing or segmenting, a cohort of anatomical structures from a medical image. Written by top experts in Medical Imaging, this book is ideal for university researchers and industry practitioners in medical imaging who want a complete reference on key methods, algorithms and applications in medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects. Learn: Research challenges and problems in medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects Methods and theories for medical image recognition, segmentation and parsing of multiple objects Efficient and effective machine learning solutions based on big datasets Selected applications of medical image parsing using proven algorithms Provides a comprehensive overview of state-of-the-art research on medical image recognition, segmentation, and parsing of multiple objects Presents efficient and effective approaches based on machine learning paradigms to leverage the anatomical context in the medical images, best exemplified by large datasets Includes algorithms for recognizing and parsing of known anatomies for practical applications
Erscheint lt. Verlag | 11.12.2015 |
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Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Grafik / Design ► Digitale Bildverarbeitung |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Medizin / Pharmazie ► Gesundheitsfachberufe | |
Medizin / Pharmazie ► Medizinische Fachgebiete ► Radiologie / Bildgebende Verfahren | |
ISBN-10 | 0-12-802676-6 / 0128026766 |
ISBN-13 | 978-0-12-802676-2 / 9780128026762 |
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