Грудь x -ray Анализ изображений оценки риска рака молочной железы и компьютерной вспомогательной диагностики английской версии Image Medical Departm
Цена: 1 393руб. (¥77.42)
Артикул: 638265519451
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:鑫达图书专营店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥35.8644руб.
¥33594руб.
¥ 78 54.6982руб.
¥3626 484руб.
Введение
В настоящее время рак молочной железы является самым распространенным раком в мире. Применение компьютерного зрения и обработки изображений в маммографическом анализе обсуждается серия маммографических анализа изображений. В отличие от злокачественных аномалитов диас.
Рак молочной железы - это распространенная злокачественная опухоль, которая угрожает здоровью женщин*.Фотография молочной железы в настоящее время распознается на международном уровне скрининг рака молочной железы и эффективные средства ранней диагностики.*Быстро развивалась быстрая разработка технологии искусственного интеллекта, а компьютерная диагностическая технология стала основной точкой для исследования в области искусственного интеллекта+медицинский образ.Автор всесторонне обсуждает применение технологии компьютерного зрения и обработки изображений в анализе анализа изображений груди X. Методы анализа изображений для создания новой автоматизированной структуры оценки риска рака молочной железы и модели массовой диагностики.
Оглавление
Contents
Chapter 1 Introduction 1
1.1 Breast Cancer Status 1
1.2 Mammography 2
1.3 Mammographic Risk Assessment 4
1.3.1 Четыре категории риска Вулфа 4
1.3.2 Boyd's Six Class Categories 5
1.3.3 Четыре категории плотности бирадс 5 категории 5
1.3.4 TabáR пять шаблонов 5
1.4 CAD in Mammography 7
1.5 Клиническая полезность настоящего исследования 8
1.6 Фокус и вклад книги 8
1.7 Book Outline 10
Глава 2 Обзор литератора маммографического анализа изображений 12
2.1 Сегментация маммографического изображения 12
2.1.1 Breast Region Segmentation 12
2.1.2 Сегментация плотности груди 19
2.2 Оценка маммографической плотности 23
2.3 Характеристика маммографических паренхимных паттернов 28
2.4 Классы плотности груди 33
2.5 Summary 37
Глава 3 Сегментация изображений в маммографии 38
3.1 Сегментация области груди в маммограммах 38
3.1.1 Methodology 38
3.1.2 Results and Discussion 42
3.2 Модифицированный алгоритм FCM для сегментации плотности груди 49
3.2.1 FCM Algorithms 49
3.2.2 A Modified FCM Algorithm 51
3.2.3 Experimental Results 53
3.3 Сегментация плотности груди на основе топографического представления 57
3.3.1 Topographic Representation 57
3.3.2 Сегментация плотных областей ткани 59
3.3.3 Количественная оценка плотности груди 61
3.3.4 Results 62
3.4 Summary 64
ГЛАВА 4 ТЕКСТРУРУНАЛИЗ В МАМММОГРАФИИ 66
4.1.
4.1.1 Local Binary Patterns 67
4.1.2 Местные выступления на уровне серого 67
4.1.3 Basic Image Features 68
4.1.4 Textons 69
4.2 Маммография
4.3 Summary 74
ЧЕПТР 5 Многомасштабное обнаружение в маммографии 75
5.1 Blob Detection 75
5.1.1 Laplacian of Gaussian 75
5.1.2 Difference of Gaussian 76
5.1.3 Определитель Гессианской матрицы 76
5.1.4 Hessian-Laplacian 77
5.1.5 Fast-Hessian 77
5.1.6 Salient Region 77
5.2 Репрезентация маммографических паренхимы 78 на основе BLOB
5.2.1 Обнаружение многомасштабных каплей 79
5.2.2 Blob Merging 85
5.2.3 Blob Encoding 88
5.3 Results and Discussion 88
5.4 Summary 93
Глава 6 Оценка риска рака молочной железы 95
6.1 Experimental Data 95
6.1.1 MIAS Database 95
6.1.2 DDSM Database 96
6.2 Evaluation Methodology 97
6.2.1 Classification Algorithm 97
6.2.2 Cross-Validation Scheme 98
6.2.3 Result Representation 100
6.3 Оценка предлагаемых методов 100
6.3.1 Оценка сегментации плотности груди 100
6.3.2 Оценка моделирования появления ткани молочной железы 108 108
6.3.3 Комбинированное моделирование ткани молочной железы 112
6.3.4 Оценка репрезентации на основе BLOB 115
6.4 Summary 118
Глава 7 Обсуждения об оценке риска рака молочной железы в маммографии
7.1 Сравнение предлагаемых методов 120
7.2 по сравнению с соответствующими публикациями 126
7.3 Summary 130
Глава 8 Компьютерная диагностика рака молочной железы на основе глубокого обучения 131
8.1 Обзор литератора по анализу маммографических изображений на основе глубокого обучения 131
8.2 Обнаружение и классификация массы в маммограммах с помощью Padeppipeline 135
8.2.1 Dataset Information 136
8.2.2 Model Architecture 139
8.2.3 Training 140
8.2.4 Results& Discussion 140
8.3 Summary 149
Chapter 9 Conclusions 150
9.1 Summary of the Book 150
9.2 Взносы и аспекты Nivel 152
9.3 Future Work 154
Bibliography 156
Biography 167
