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9783111055039 - Medical Image Reconstruction: From Analytical and Iterative Methods to Machine Learning (De Gruyter Textbook) von Zeng, Gengsheng Lawrence (19 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: New. 2nd edition. This textbook introduces the essential concepts of tomography in the field of medical imaging. The medical imaging modalities include x-ray CT (computed tomography), PET (positron emission tomography), SPECT (single photon emission tomography) and MRI. In these modalities, the measurements are not in the image domain and the conversion from the measurements to the images is referred to as the image reconstruction. The work covers various image reconstruction methods, ranging from the classic analytical inversion methods to the optimization-based iterative image reconstruction methods. As machine learning methods have lately exhibited astonishing potentials in various areas including medical imaging the author devotes one chapter to applications of machine learning in image reconstruction. Based on college level in mathematics, physics, and engineering the textbook supports students in understanding the concepts. It is an essential reference for graduate students and engineers with electrical engineering and biomedical background due to its didactical structure and the balanced combination of methodologies and applications,
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Medical Image Reconstruction: From Analytical and Iterative Methods to Machine Learning (De Gruyter Textbook)
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Medical Image Reconstruction - From Analytical and Iterative Methods to Machine Learning (eng)
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Medical Image Reconstruction
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. 2nd edition. This textbook introduces the essential concepts of tomography in the field of medical imaging. The medical imaging modalities include x-ray CT (computed tomography), PET (positron emission tomography), SPECT (single photon emission tomography) and MRI. In these modalities, the measurements are not in the image domain and the conversion from the measurements to the images is referred to as the image reconstruction. The work covers various image reconstruction methods, ranging from the classic analytical inversion methods to the optimization-based iterative image reconstruction methods. As machine learning methods have lately exhibited astonishing potentials in various areas including medical imaging the author devotes one chapter to applications of machine learning in image reconstruction. Based on college level in mathematics, physics, and engineering the textbook supports students in understanding the concepts. It is an essential reference for graduate students and engineers with electrical engineering and biomedical background due to its didactical structure and the balanced combination of methodologies and applications,
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Medical Image Reconstruction From Analytical and Iterative Methods to Machine Learning
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 2nd edition. 287 pages. 9.44x6.69x9.61 inches. In Stock.
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. The care, clarity and depth of most of the chapters contained in that book are admirable. I highly recommend this book as a source for graduates and engineers involved in the field of medical imaging. Optics and Photonics News, Larry Z.
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Medical Image Reconstruction: From Analytical and Iterative Methods to Machine Learning (De Gruyter Textbook)
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 273 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This textbook introduces the essential concepts of tomography in the field of medical imaging. The medical imaging modalities include x-ray CT (computed tomography), PET (positron emission tomography), SPECT (single photon emission tomography) and MRI. In these modalities, the measurements are not in the image domain and the conversion from the measurements to the images is referred to as the image reconstruction. The work covers various image reconstruction methods, ranging from the classic analytical inversion methods to the optimization-based iterative image reconstruction methods. As machine learning methods have lately exhibited astonishing potentials in various areas including medical imaging the author devotes one chapter to applications of machine learning in image reconstruction. Based on college level in mathematics, physics, and engineering the textbook supports students in understanding the concepts. It is an essential reference for graduate students and engineers with electrical engineering and biomedical background due to its didactical structure and the balanced combination of methodologies and applications,
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Medical Image Reconstruction : From Analytical and Iterative Methods to Machine Learning
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This textbook introduces the essential concepts of tomography in the field of medical imaging. The medical imaging modalities include x-ray CT (computed tomography), PET (positron emission tomography), SPECT (single photon emission tomography) and MRI. In these modalities, the measurements are not in the image domain and the conversion from the measurements to the images is referred to as the image reconstruction. The work covers various image reconstruction methods, ranging from the classic analytical inversion methods to the optimization-based iterative image reconstruction methods. As machine learning methods have lately exhibited astonishing potentials in various areas including medical imaging the author devotes one chapter to applications of machine learning in image reconstruction. Based on college level in mathematics, physics, and engineering the textbook supports students in understanding the concepts. It is an essential reference for graduate students and engineers with electrical engineering and biomedical background due to its didactical structure and the balanced combination of methodologies and applications,
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Medical Image Reconstruction: From Analytical and Iterative Methods to Machine Learning (De Gruyter Textbook)
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