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內容簡介: |
《心脑血管疾病智能诊断研究新进展》以心脑血管系统疾病为研究出发点,介绍人工智能技术在心脑血管疾病诊断方向的应用,选择其中若干重要问题进行阐述。《心脑血管疾病智能诊断研究新进展》主要内容包括:心脑血管疾病智能诊断技术简介、心脑血管医学影像的预处理、深度学习方法与网络、基于深度学习的冠状动脉自动分割及钙化检测、基于深度学习与多模态影像融合的心脏分割方法、桡动脉脉搏波分析及其临床应用、基于单导联心电图的房颤自动检测、动脉僵硬度的无创检测方法、基于血流动力学模型的血管狭窄的模拟和检测、基于心电信号的心肌梗死诊断与定位、深度学习在心血管超声影像中的应用、深度学习在脑血管自动检测与分割中的应用、心脑血管疾病智能诊断的挑战与展望。
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目錄:
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目录章 心脑血管疾病智能诊断技术简介 1节 心脑血管疾病现状 1第二节 心脑血管疾病的诊断 3第三节 人工智能技术在心脑血管疾病诊断方面的应用 4第二章 心脑血管医学影像的预处理 6节 图像去噪 6第二节 图像增强 10第三节 感兴趣区域提取 14第四节 数据扩充 15第五节 讨论与总结 16第三章 深度学习方法与网络 18节 深度学习方法 18第二节 深度学习网络 20第三节 医学影像数据分析中常用的深度学习网络 26第四节 讨论与总结 29第四章 基于深度学习的冠状动脉自动分割及钙化检测 32节 数据集及数据预处理 33第二节 深度学习模型 36第三节 冠状动脉解剖结构及自动分割 37第四节 冠状动脉钙化检测 42第五节 讨论与总结 43第五章 基于深度学习与多模态影像融合的心脏分割方法 48节 多模态心脏图像 49第二节 心脏图像的传统分割方法 50第三节 基于深度学习的多模态心脏分割方法 54第四节 讨论与总结 63第六章 桡动脉脉搏波分析及其临床应用 68节 测量方法 69第二节 波形分析 70第三节 波形分类与参数估计 74第四节 临床应用 75第五节 讨论与总结 78第七章 基于单导联心电图的房颤自动检测 82节 数据来源和评估指标 82第二节 数据预处理和特征提取 85第三节 机器学习在房颤检测中的应用 87第四节 深度学习在房颤检测中的应用 90第五节 讨论与总结 92第八章 动脉僵硬度的无创检测方法 96节 局部动脉僵硬度 96第二节 区域动脉僵硬度 100第三节 全身动脉僵硬度 103第四节 动脉僵硬度的估测 104第五节 讨论与总结 106第九章 基于血流动力学模型的血管狭窄的模拟和检测 110节 基于医学影像的血管狭窄检测方法 110第二节 基于血流动力学模型的血管狭窄仿真 112第三节 基于低维血流动力学模型的动脉血管狭窄检测 116第四节 讨论与总结 118第十章 基于心电信号的心肌梗死诊断与定位 123节 数据集及预处理 123第二节 心肌梗死类型 125第三节 机器学习在心肌梗死诊断中的应用 125第四节 深度学习在心肌梗死诊断中的应用 127第五节 实验结果对比 128第六节 讨论与总结 130第十一章 深度学习在心血管超声影像中的应用 133节 深度学习方法 134第二节 心血管超声影像预处理方法 134第三节 分类 136第四节 检测 137第五节 分割 138第六节 其他任务 139第七节 讨论与总结 140第十二章 深度学习在脑血管自动检测与分割中的应用 143节 数据预处理和深度学习模型 144第二节 二维脑血管应用 145第三节 三维脑血管应用 148第四节 讨论与总结 151第十三章 心脑血管疾病智能诊断的挑战与展望 155
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