《深度学习在医学图像分析中的应用（第二版）》

书籍：《深度学习在医学图像分析中的应用（第二版）》
作者：S. Kevin Zhou、Hayit Greenspan 和 Dinggang Shen
出版于：Academic Press
[书籍下载-《深度学习在医学图像分析中的应用（第二版）》]本书系统阐述了神经网络与深度学习的概念及其应用基础，并详细说明了基于深度学习的算法如何整合到医学图像检测、分割、配准以及计算机辅助分析中去。

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01 书籍介绍

这份高质量的学习资料适合研究人员与研究生使用，在计算机视觉领域中他们深入研究了医学图像计算和分析中的机器学习与深度学习课程。

该技术为医学影像分析提供了一个引人注目的解决方案，在实际应用中具有不可替代的作用。该书籍深入探讨了神经网络与深度学习的基本理论及其应用实践，并重点介绍了基于深度学习的技术如何整合到这些临床任务中去。

· 涵盖医学图像分析中的常见研究问题及其挑战

· 描述最新的深度学习方法以及医学图像分析方法背后的理论

阐述算法在多个临床领域的具体运用情况，并详细说明其在心血管系统、神经系统及其功能分析、消化道镜检查技术以及眼底 OCT 技术的应用效果分析，并重点讨论所构建模型的性能评估方法

02 作者简介

S. Kevin Zhou 博士专注于医学图像计算领域中的分析与重建技术，并探讨其在实际应用场景中的应用。目前他任中国科学技术大学（USTC）生物医学工程学院杰出教授兼副院长，并兼任Medical Imaging Research Center of China (MIRACLE)主任。周博士曾担任西门子医疗保健研究部首席专家和技术负责人。他曾当选为中国工程院院士、人工智能科学院院士、IEEE院士以及Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society (MICCAI) 院士，并担任MICCAI协会董事会成员及财务负责人。

Hayit Greenspan 教授致力于将深度学习技术应用于医学图像分析领域，并推动其在临床实践中的应用。目前担任特拉维夫大学工程学院生物医学工程系教授（休假中），同时任西奈山伊坎医学院放射学系及人工智能与人类健康系教授。她还是BMEII研究所人工智能核心负责人，并领导西奈山大学的人工智能与新兴技术博士项目联席主任一职。此外，她是RADLogics Inc.联合创始人之一。

作为中国上海科技大学生物医学工程学院的教授兼院长，并在上海联影智能(UII)担任联席首席执行官。Dinggang Shen 教授并入选为国际电气与电子工程师协会(IEEE)、亚洲人工智能与生物医学工程师协会(AIMBE)、国际模式识别协会(IAPR)以及医学影像计算与计算机辅助诊断学会(MICCAI)的会士。曾在上海医科大学附属第一医院投身医疗科技事业，并在北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-CH)担任杰弗里·霍普特杰出研究员及正教授职位。其研究方向涵盖医学图像分析、计算机视觉以及模式识别等领域，在国际期刊及会议论文集中共发表过1500多篇经同行评议的文章，并拥有超过7万次引用次数

03 书籍大纲