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图书信息
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深度学习驱动的医学图像识别:原理、方法与实践
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| ISBN： | 9787560680880 |
定价： | ￥59.00 |
| 作者： | 张烁编著 |
出版社： | 西安电子科技大学出版社 |
| 出版时间： | 2026年06月 |
开本： | 23cm |
| 页数： | 164页 |
装祯： | 平装 |
中图法： | R445 |
相关供货商
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供货商名称
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库存量
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库区
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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36
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库区7/泰安展厅库
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2026-10-15
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其它供货商库存合计
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359
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2026-10-15
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图书简介 | | 本书聚焦深度学习在医学图像识别领域的理论与实践应用，构建了从基础理论到专项研究、从模型构建到临床验证的完整知识体系，兼具学术深度与应用价值。全书共七章。第一章系统梳理深度学习核心方法及在医学图像分析中的应用场景、公开数据库，奠定理论基础。第二章深入剖析卷积神经网络(CNN)的发展历程、核心部件、算法原理及经典模型，为后续研究提供技术支撑。第三章针对CNN在图像识别中的优化问题，从网络结构设计、学习率改进、正则化方法等方面展开探讨，给出优化方案与实验验证。第四至六章为专项应用研究，分别围绕阿尔茨海默病、眼科多发病的辅助诊断，提出多模态脑影像融合方法、3D残差网络模型及MetaVGG模型，通过数据集实验验证模型有效性，实现理论与临床应用的结合。第七章总结全书核心成果，分析当前研究面临的挑战，展望未来发展方向，为后续研究提供参考。 |
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