面向医学图像计算的深度网络设计:原理和应用涵盖了一系列MIC任务，并讨论了这些任务对医学中深度学习方法的设计原则。其中包括皮肤病分类、椎骨识别和定位、心脏超声图像分割、2D/3D医学图像配准干预、金属伪影消除、稀疏视图伪影消除等。对于每个主题，本书都提供了一个基于深度学习的解决方案，考虑了问题的医学或生物学方面，以及该解决方案如何解决围绕架构、深度学习技术的设计、何时引入对抗性学习等各种重要问题。本书将帮助研究生和研究人员更好地理解MIC的深度学习设计原则，并将其应用于他们的医疗问题。
《面向医学图像计算的深度网络设计》PDF-266页