深度学习与医学图像处理

1.医学与工程学的精彩结合，详细介绍如何使用深度学习方法解决医学图像处理的问题。

2.首都医科大学附属北京天坛医院国家神经系统疾病临床医学研究中心团队编写，院长王拥军作序推荐。

3.内容丰富实用。涵盖了目前该领域各个应用方向的相关模型和关键技术，包括Transformer、BERT、GPT等。

4.配套示例代码，可运行，实操性好，语言通俗易懂，适合作为入门自然语言处理的参考书，也可供从事该领域工作的专业人士作为实践指南。

5.详解医疗项目中真实的实战案例，易学易用。汇集众多论文中的重要思想和研究成果，梳理自然语言处理技术发展脉络，更好地了解该领域的发展趋势。

这是一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。本书先介绍医学图像的基础知识，包括医学图像数据、数据标注、医学数字图像处理和医学图像分类；其次介绍解决医学图像处理中常见的机器视觉任务（语义分割、关键点检测和医学图像配准），并辅以实战案例，帮助读者深入理解相关技术原理，进而巩固所学知识；后介绍模型优化和迁移学习的相关内容，帮助读者拓宽思路，提升其针对具体需求采用不同的解决方法的能力。

本书适合医工交叉专业以及从事医学图像处理工作的工程人员和科研人员阅读，也可供智能医学相关专业的高年级本科生及研究生参考。

阅读本书之前，读者需要了解基本的深度学习知识，并有一定的Python编程基础。

梁隆恺，哈尔滨理工大学计算机科学与技术专业硕士，昌平国家实验室脑科学与类脑研究部门高级算法工程师，国家神经系统疾病临床医学研究中心人工智能研发项目组特聘高级算法工程师。 付鹤，北京航空航天大学机器人技术专业硕士，国家神经系统疾病临床医学研究中心人工智能研发项目组特聘高级算法工程师，中国人民解放军总医院技术顾问，Biomind 人工智能部算法总监。 陈峰蔚，大连理工大学硕士，昌平国家实验室脑科学与类脑研究部门算法工程师，国家神经系统疾病临床医学研究中心人工智能研发项目组特聘算法工程师。 刘亚欧，首都医科大学附属北京天坛医院党委委员、放射科（国家临床重点专科）学科带头人、主任医师、教授、博士生导师。 熊云云，毕业于复旦大学临床医学七年制专业（本硕），香港中文大学博士、博士后，哈佛大学访问研究员。现任首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心主任医师、副教授、硕士研究生导师、血管神经病学科副主任。