医学图像分割与校正
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作者杨云云著
出版社科学出版社
ISBN9787030776693
出版时间2024-09
装帧精装
开本其他
定价128元
货号4704664
上书时间2024-12-05
商品详情
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目录
本书较系统地介绍了基于分裂Bregman方法的医学图像分割与校正的相关知识, 包括一些基本概念、基本原理、基本技术和基本方法等。本书共7章, 内容主要包括四个部分: 第一部分介绍了医学图像分割与校正模型, 包括多区MR图像、抗噪声医学图像和人脑MR图像; 第二部分介绍了多图谱融合的3D人脑MRI分割及校正模型, 主要是3D图像分割与校正; 第三部分介绍了结合先验约束项的图像分割模型, 引入了人先验信息, 使得图像分割的更加准确; 第四部分介绍了并行算法, 提高了分割的速度。
内容摘要
本书从图像分割与校正模型和水平集方法的基本概念出发，整理了若干基于水平集和深度学习的医学图像分割与校正模型。全书共11章，包括五部分内容：第一部分（第1章）介绍医学图像分割与校正的方法，包括医学图像分割与校正背景及意义、国内外研究现状分析和相关模型和方法。第二部分（第2—4章）详细讨论二区和多区图像分割与校正模型，包括多区MR图像分割与校正模型、抗噪声医学图像分割与校正模型及基函数表达的人脑MR图像校正及分割模型。第三部分（第5章）介绍多图谱融合的三维人脑MRI分割及校正模型，主要针对3D人脑MR图像的分割及校正。第四部分（第6—8章）介绍带有约束信息的图像分割模型，包括结合先验约束项的图像分割模型、带有强约束项的彩色图像分割模型和PeRSF模型。第五部分（第9—11章）介绍基于深度学习与水平集方法的医学图像分割模型，包括弱监督牙齿分割模型、基于局部方差和边缘信息的自适应分割模型、基于强化主动学习的图像选择策略应用于分割模型。以上介绍的各种医学图像分割与校正模型，针对不同特性的医学图像，不仅提高了模型分割的准确度，也提高了模型分割的速度以及自适应性与鲁棒性。
本书可作为高等院校数学、电子信息工程、计算机科学、自动化、通信、生物工程和医学影像等专业的本科生与研究生的专业教材，也可供从事上述相关专业的研究人员和工程技术人员参考。
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