《深度学习与医学图像处理》AI在医学领域的应用及常见医学影像格式
<p> 最近收到了参与测评的《深度学习与医学图像处理》，先粗略的翻了一下，全书主要是以图和代码为主，公式和数学理论推导很少。作为深度学习方向研究的工科生，虽然没有太多的专业医学知识积累，但一些医学相关的概念书中都有做解释，总的来看是一本比较容易阅读和理解的书，毕竟医学影像本质也算是图像的一种，和做视觉相关的深度学习方面也没啥区别。</p><p> </p>
<p><img src="https://bbs.eeworld.com.cn/data/attachment/forum/202403/29/091100cmvkmjq7tkr4tzi0.jpg" /> </p>
<p> 第1章主要是对人工智能的概念进行了概述，强调了其在医学领域中的重要性，人工智能的发展为医学诊断、治疗和研究带来了新的机遇和挑战等等。通过深度学习等技术，人工智能能够从海量的医学数据中学习和提取特征，辅助医生进行准确的诊断和治疗。其次，介绍了人工智能在医学图像方面的应用。医学图像是医生进行诊断和治疗的重要依据，而人工智能的出现为医学图像的分析和解释提供了新的思路和方法。例如，基于深度学习的图像识别技术可以帮助医生快速准确地识别肿瘤、病变等病灶，提高诊断的准确性和效率。此外，人工智能还可以通过对医学图像的特征提取和分析，预测疾病的发展趋势，为个体化治疗提供参考依据。</p>
<p> 第2章详细介绍了常见的医学图像数据和影像格式。医学图像数据包括X线成像、CT、MRI、超声成像、心电图等多种类型，每种类型都有其特定的应用场景和特点。而影像格式则是医学图像数据存储和传输的重要方式，不同的影像格式有着不同的优缺点和适用范围，其中，DICOM作为医学图像数据的国际标准格式，在医学图像处理和交流中应用广泛，具有良好的兼容性和可扩展性，书中主要介绍了这种格式并给出了一些python读取的代码示例。</p>
感觉大家都好努力，一直学习一直学习，不学习就落后了。这本书应该是本很好的入门书籍。
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