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內容簡介： 以深度学习为代表的人工智能技术不依赖用户交互，具有效率高、效果好等特点，在智能辅助诊断中得到了越来越广泛的应用。本书以面向前列腺癌的智能辅助诊断为切入点，针对医学图像标注困难、样本量少、泛化性能差等问题，分析探讨了面向医学图像数据的器官泛化分割、病灶分割分级以及病理图像分类三大主流医学图像处理任务，提出了基于元学习和域判别器的器官泛化分割算法、基于模态融合和形状学习的前列腺癌分割算法、基于图神经网络的病理图像分类算法等算法，并基于开源和私有数据集进行了大量的实验，结果显示本书所提算法均达到了领域内的领先水平。 關於作者： 张征，北京邮电大学现代邮政学院（自动化学院）讲师，近3年主持/主研国家自然科学基金、国家重点研发计划、北京市自然科学基金、工信部工业互联网创新发展工程等国家级/省部级/企业项目十余项。在Pattern Recognition、IEEE JBHI、ACM MM、ICLR、IJCAI等国际权威期刊和顶级会议等发表论文20余篇，其中一区/A类顶级论文8篇，获得ACM/IEEE ICDSC Best Paper Runner-up、NSFC A3 Best Presentation等奖励，授权美国、中国发明专利4项。

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