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『簡體書』基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析

書城自編碼： 4079319
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： 谢凤英 郑钰山
國際書號(ISBN)： 9787512438576
出版社： 北京航空航天大学出版社
出版日期： 2022-09-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 42.9

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內容簡介：
本书系统地介绍深度学习背景下，基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析基础理论和关键技术，注重涵盖当前流行的最新方法，同时重视工程实现。全书共分5章，包括皮肤镜成像与处理发展概述，基于卷积神经网络的深度学习基本方法，以及基于卷积神经网络的皮肤镜图像分割、分类、检索等关键技术和前沿方法。全书的理论基础深浅适中，书中所用的图像分析实例来自于作者所在课题组的实际科研案例。通过本书的学习，读者可以掌握卷积神经网络的基础理论、基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析方法，熟悉皮肤镜图像计算机辅助诊断领域的前沿发展动态。 來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书是对基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析方法的总结，书中所用到的黄色人种皮肤镜图像数据集由北京协和医院提供，所用到的白色人种皮肤镜图像部分来自https://b0112web.k. hosei.ac.jp/DermoPerl/ 以及公开数据集ISBI 2017。在后续章节中讲到的部分方法，也是来自于北京航空航天大学与北京协和医院的一些实际合作。本书内容是卷积神经网络技术在皮肤镜图像计算机辅助诊断中的应用，因此阅读本书的读者应该具有一定的图像处理和卷积神经网络等方面的理论基础。
內容試閱：
近年来，深度学习方法在图像处理领域发展迅速，卷积神经网络作为深度学习领域的主要模型，已在医学图像处理与识别多个方向发挥了支柱作用，其中就包括皮肤镜图像处理与识别方向。皮肤镜能够观察活体皮肤表面以下微细结构和色素，是皮肤疾病临床诊断的有效工具。采用卷积神经网络理论研究皮肤镜图像的分析方法是当前皮肤疾病计算机辅助诊断领域的研究热点。
在这一背景下，研究者们开展了大量的基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析研究，取得了突出进展，我们决心以此为基础，撰写本书。书中内容既是对作者所在课题组近年来的最新研究成果的收录，也是对皮肤镜图像处理领域最新研究动态的反映。
本书以数字图像处理和深度学习理论为基础，介绍基于卷积神经网络的皮肤镜图像分析与识别的关键技术，包括基于卷积神经网络皮肤镜图像分割、分类、检索等。书中的内容安排注重图像处理、深度学习基础理论与皮肤镜图像诊断实际应用的紧密结合，力求做到基础理论系统、研究算法先进、内容前后贯穿统一。本书作者多年来一直从事数字图像处理教学和皮肤镜图像分析相关的科研工作，书中的各种实例分析来源于作者所在实验室的科研实践和课题研究。全书经过精心组织，有利于该领域的科学工作者及工程开发人员学习和参考。
本书由北京航空航天大学宇航学院图像处理中心的谢凤英和北京航空航天大学医学科学与工程学院郑钰山编写。本书所涉及的部分研究方法以及用到的部分图表来自于作者与北京协和医院的刘洁教授的合作论文，在这些研究工作中，刘洁教授都提供了无私的帮助和大力的支持，在此向刘洁教授表示特别感谢。感谢北京航空航天大学图像处理中心的邱林伟、杨怡光、丁海东、张漪澜、王可等同学，他们为本书的编写做了大量的工作。同时，在编写本书的过程中参考了大量国内外书籍和论文，对本书中所引用书籍和论文的作者深表感谢。
由于作者水平有限，书中难免不当之处，敬请读者批评指正。
作者
2022年8月

 

 

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