| 000 -记录头标区 |
|---|
| 固定长度控制字段 |
01502nam0a2200253 4500 |
| 005 - 记录处理时间标识 |
|---|
| 控制字段 |
20230605103625.0 |
| 010 ## - 国际标准书号 |
|---|
| ISBN |
9787121446733 |
| 获得方式和/或定价 |
CNY98.00 |
| 100 ## - 通用处理数据 |
|---|
| 通用的处理数据 |
20230202d2022 em y0chiy50 ea |
| 101 0# - 作品语种 |
|---|
| 正文/声道等的语种 |
chi |
| 102 ## - 出版或制作国别 |
|---|
| 出版国代码 |
CN |
| 出版地区代码 |
110000 |
| 105 ## - 编码数据字段:文字资料、专著 |
|---|
| 专著编码数据 |
a z 000yy |
| 106 ## - 文字资料 |
|---|
| 形态代码 |
r |
| 200 1# - 题名与责任者说明 |
|---|
| 正题名 |
深度学习在医学图像中的应用 |
| 正题名汉语拼音 |
shen du xue xi zai yi xue tu xiang zhong de ying yong |
| 并列正题名 |
Application of deep learning in medical image analysis |
| 第一责任者说明 |
郑光远著 |
| 并列题名语种 |
eng |
| 第一责任者拼音 |
zheng guang yuan zhu |
| 一般资料标识 |
普通图书 |
| 210 ## - 出版发行项 |
|---|
| 出版、发行地 |
北京 |
| 出版、发行者名称 |
电子工业出版社 |
| 出版、发行日期 |
2022 |
| 215 ## - 载体形态项 |
|---|
| 文献的数量及单位（页码） |
232页 |
| 尺寸 |
23cm |
| 330 ## - 提要、文摘附注 |
|---|
| 附注内容 |
本书绪论概述了医学辅助检测与诊断技术的应用现状。第1章以目前发病率较高的肺癌、乳腺癌、结肠癌和前列腺癌为主线，对基于医学图像的计算机辅助检测与诊断分析算法进行多角度的回顾和梳理，对在医学图像辅助分析诊断研究领域中所面临的问题做了分析和展望。第2章介绍了深度学习算法的发展过程及不同时期的代表算法。第3章、第4章、第5章、第6章以基于CT图像的肺结节计算机辅助检测/诊断为例，介绍了几种基于深度学习的医学图像分析用于辅助检测与诊断的范例。 |
| 606 0# - 学科名称主题 |
|---|
| 款目要素 |
机器学习 |
| 学科主题复分 |
应用 |
| -- |
医学摄影 |
| -- |
图象处理 |
| 690 ## - 中图法分类号 |
|---|
| 分类号 |
R445-39 |
| 版次 |
5 |
| 701 #0 - 个人名称―等同知识责任 |
|---|
| 款目要素 |
郑光远 |
| Koha Internal Code |
zheng guang yuan |
| 关系词代码 |
著 |
| 801 #0 - 记录来源字段 |
|---|
| 国家代码 |
CN |
| 机构名称 |
临汾市人民医院 |
| 905 ## - 本馆信息 |
|---|
| 文献类型 |
普通图书 |
| 分类号 |
R445-39 |
| 510 1# - 并列正题名 |
|---|
| 并列题名 |
Application of deep learning in medical image analysis |
| 并列题名语种 |
eng |
