دانلود کتاب Biomedical Image Analysis Segmentation

ترجمه فارسی توضیحات (ترجمه ماشینی)

بخش بندی تجزیه و تحلیل تصویر زیست پزشکی

دنباله کتاب سخنرانی محبوب با عنوان تجزیه و تحلیل تصویر بیومدیکال: ردیابی، این کتاب در مورد تجزیه و تحلیل تصویر زیست پزشکی: تقسیم بندی به وظیفه چالش برانگیز تقسیم بندی تصاویر بیولوژیکی و پزشکی می پردازد. مشکل تقسیم‌بندی داده‌های زیست‌پزشکی چند بعدی در مناطق معنی‌دار شاید مانع اصلی در اتوماسیون تجزیه و تحلیل تصویر زیست‌پزشکی باشد. چه روش انتخابی MRI، PET، اولتراسوند، SPECT، CT یا یکی از بی شمار پلتفرم های میکروسکوپی باشد، تقسیم بندی تصویر گامی حیاتی در تجزیه و تحلیل اهداف بیولوژیکی یا پزشکی تشکیل دهنده است. این کتاب یک نگاه جامع و پیشرفته به بخش‌بندی تصاویر زیست‌پزشکی ارائه می‌کند که برای دانشجویان مجهز، دانشجویان کارشناسی ارشد و متخصصان تحقیقاتی در زمینه‌های زیست‌شناسی، زیست‌پزشکی، پزشکی و مهندسی قابل دسترسی است. روش‌های مدل فعالی که در چند سال اخیر پدیدار شده‌اند، تمرکز کتاب هستند، از جمله مدل‌های کانتور فعال پارامتری و سطح فعال، مدل‌های شکل فعال، و خطوط هندسی فعال که با توپولوژی تصویر سازگار هستند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل تصویر زیست پزشکی: تقسیم بندی روش های جدید جذابی را که از نظریه گراف در تقسیم بندی تصاویر زیست پزشکی استفاده می کند، جزئیات می دهد. در نهایت، استفاده از ابزارهای فضایی مقیاس جدید هیجان انگیز در تجزیه و تحلیل تصویر زیست پزشکی گزارش شده است. فهرست مطالب: مقدمه / کانتورهای فعال پارامتری / خطوط فعال در چارچوب بیزی / خطوط هندسی فعال / تقسیم بندی با الگوریتم های نمودار / فیلتر کردن تصویر مقیاس-فضا برای تقسیم بندی

Biomedical Image Analysis Segmentation

The sequel to the popular lecture book entitled Biomedical Image Analysis: Tracking, this book on Biomedical Image Analysis: Segmentation tackles the challenging task of segmenting biological and medical images. The problem of partitioning multidimensional biomedical data into meaningful regions is perhaps the main roadblock in the automation of biomedical image analysis. Whether the modality of choice is MRI, PET, ultrasound, SPECT, CT, or one of a myriad of microscopy platforms, image segmentation is a vital step in analyzing the constituent biological or medical targets. This book provides a state-of-the-art, comprehensive look at biomedical image segmentation that is accessible to well-equipped undergraduates, graduate students, and research professionals in the biology, biomedical, medical, and engineering fields. Active model methods that have emerged in the last few years are a focus of the book, including parametric active contour and active surface models, active shape models, and geometric active contours that adapt to the image topology. Additionally, Biomedical Image Analysis: Segmentation details attractive new methods that use graph theory in segmentation of biomedical imagery. Finally, the use of exciting new scale space tools in biomedical image analysis is reported. Table of Contents: Introduction / Parametric Active Contours / Active Contours in a Bayesian Framework / Geometric Active Contours / Segmentation with Graph Algorithms / Scale-Space Image Filtering for Segmentation