デジタル画像には、より高速で安価な処理コスト、簡単な保存と通信、即時の品質評価、品質を維持した複数のコピー、迅速で経済的な複製、適応性のある操作など、いくつかの利点があります。 デジタル医療画像は、日常生活において重要な役割を果たしています。 医用画像は、科学的および医学的研究と治療、および内部組織の機能のビューのために、身体の内部構造の可視画像を生成するプロセスです。 このプロセスは、障害の特定と管理を追求します。

2D および 3D の医用画像処理には、画像の取得、保存、表示、通信など、多くの技術と操作が含まれます。 2D および 3D 画像は、多次元で処理できます。 特定の問題の要件に応じて、適切なアルゴリズムを適用しながら、2D または 3D 画像のさまざまな機能を特定する必要があります。 これらの画像処理技術は 1960 年代に始まり、宇宙、臨床目的、芸術、テレビの画像改善などの分野で使用されました。 1970 年代になると、コンピュータ システムの発達により、画像処理のコストが削減され、処理が高速化されました。 2000 年代になると、画像処理はより速く、安価に、そして簡単になりました。 2020 年代、画像処理はより正確で効率的な、自己学習型のテクノロジになりました。

この本は、2D および 3D での医用画像処理技術のための堅牢で斬新な方法のフレームワークを強調しています。 各章では、さまざまな医療画像処理技術を使用して、医療分野における既存および新たな画像の課題と機会を探ります。 この本では、医用画像処理における人工知能と機械学習のリアルタイム アプリケーションについて説明しています。 また、著者は、これらのシステムの設計とアプリケーションの要件に関する実装戦略と将来の研究の方向性についても説明しています。

この本は、医用画像処理分野の研究者だけでなく、AI と機械学習を組み込んださまざまな分野の研究者の相互理解を促進しようとしている研究者にも役立ちます。

商品特徴

医用画像処理技術の堅牢で斬新な方法のフレームワークを強調
医用画像の設計およびアプリケーション要件の実装戦略と将来の研究の方向性について説明します。
アプリケーションのニーズをリアルタイムで調査
医療分野における既存および新たな画像の課題と機会を探る