Apprendimento profondo nell'elaborazione e nell'analisi delle immagini mediche

Titolo originale:

Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis

Contenuto del libro:

Le immagini mediche, in vari formati, vengono utilizzate dai medici per identificare anomalie o marcatori associati a determinate condizioni, come tumori, malattie, anomalie o altre condizioni di salute avverse. Gli algoritmi di apprendimento profondo utilizzano grandi volumi di dati per addestrare il computer a riconoscere determinate caratteristiche nelle immagini che sono associate alla malattia o alla condizione che si desidera identificare.

Mentre l'analisi delle immagini a occhio può richiedere molto tempo, gli algoritmi di deep learning hanno il vantaggio di esaminare le immagini mediche a una velocità superiore a quella di un essere umano, il che aiuta il medico, accelerando le diagnosi e liberando il suo tempo per altri compiti.

Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis introduce i fondamenti del deep learning per l'analisi delle immagini biomediche per applicazioni quali l'oftalmologia, il rilevamento del cancro e le malattie cardiache. Il libro prende in considerazione i principi della selezione di caratteristiche multi-instanza, l'ottimizzazione dello sciame, i modelli di elaborazione parallela, le reti neurali artificiali, le macchine vettoriali di supporto, nonché la loro progettazione e ottimizzazione, nelle applicazioni biomediche. Verranno inoltre discussi argomenti quali la sicurezza dei dati, la riservatezza dei pazienti, l'efficacia e l'affidabilità.

Scritto da un team internazionale di esperti, questo libro copre i principi e le applicazioni per i ricercatori dell'industria e del mondo accademico, gli scienziati, gli ingegneri, gli sviluppatori e i progettisti nei campi dell'apprendimento automatico, dell'apprendimento profondo, dell'IA, dell'elaborazione delle immagini, dell'elaborazione dei segnali, dell'informatica o dei campi correlati. Sarà inoltre di interesse per gli enti normativi e regolatori e per i medici che utilizzano modelli di deep learning.