تصویربرداری رزونانس مغناطیسی مولکولی محاسباتی برای عصب -آنکولوژی ۲۰۲۱
Computational Molecular Magnetic Resonance Imaging for Neuro-oncology 2021

دانلود کتاب تصویربرداری رزونانس مغناطیسی مولکولی محاسباتی برای عصب -آنکولوژی ۲۰۲۱ (Computational Molecular Magnetic Resonance Imaging for Neuro-oncology 2021) با لینک مستقیم و فرمت pdf (پی دی اف)

نویسنده	Bamidele O. Awojoyogbe, Michael O. Dada

ناشر: Springer International Publishing

دسته: انکولوژی, پزشکی, پزشکی عمومی, نورولوژی(مغز و اعصاب)

۳۰ هزار تومان تخفیف با کد «OFF30» برای اولین خرید

سال انتشار	2021
زبان	English
تعداد صفحه‌ها	389
نوع فایل	pdf
حجم	11 Mb

🏷️ قیمت اصلی: 200,000 تومان بود.قیمت فعلی: 129,000 تومان.

دانلود مستقیم PDF

ارسال فایل به ایمیل

پشتیبانی ۲۴ ساعته

هوش‌مصنوعی ترجمه کالیبو

توضیحات

معرفی کتاب تصویربرداری رزونانس مغناطیسی مولکولی محاسباتی برای عصب -آنکولوژی ۲۰۲۱

بر اساس روش های تحلیلی و برنامه های کامپیوتری ارائه شده در این کتاب، تنها چیزی که ممکن است برای انجام تشخیص بافتی MRI مورد نیاز باشد، در دسترس بودن داده های رلاکسومتری و مهارت ساده در برنامه های کامپیوتری است. این برنامه ها کاربرپسند، بسیار تعاملی هستند و پردازش داده ها سریع و بدون ابهام است. آزمایشگاه ها (با امکانات پیشرفته یا بدون آن) می توانند تشخیص رزونانس مغناطیسی محاسباتی را تنها با داده های ریلکسیشن T1 و T2 انجام دهند. این نتایج، استفاده از داده ها برای تولید پیش بینی های مبتنی بر داده مورد نیاز برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق برای تحقیقات چند رشته ای و بین رشته ای را ترغیب کرده است. در نتیجه، این کتاب برای دانشجویان، دانشمندان، مهندسان، کادر پزشکی و محققانی که علاقه مند به توسعه مفاهیم جدید برای درک عمیق تر تصویربرداری رزونانس مغناطیسی محاسباتی برای تشخیص، پیش آگهی، درمان و مدیریت بیماری های بافتی هستند، بسیار مفید خواهد بود.

توضیحات(انگلیسی)

Based on the analytical methods and the computer programs presented in this book, all that may be needed to perform MRI tissue diagnosis is the availability of relaxometric data and simple computer program proficiency. These programs are easy to use, highly interactive and the data processing is fast and unambiguous. Laboratories (with or without sophisticated facilities) can perform computational magnetic resonance diagnosis with only T1 and T2 relaxation data. The results have motivated the use of data to produce data-driven predictions required for machine learning, artificial intelligence (AI) and deep learning for multidisciplinary and interdisciplinary research. Consequently, this book is intended to be very useful for students, scientists, engineers, the medical personnel and researchers who are interested in developing new concepts for deeper appreciation of computational magnetic resonance imaging for medical diagnosis, prognosis, therapy and management of tissue diseases.