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The area of machine learning, especially deep learning, has exploded in recent years, producing advances in everything from speech recognition and gaming to drug discovery. Tomographic imaging is another major area that is being transformed by machine learning, and its potential to revolutionise medical imaging is highly significant. Written by active researchers in the field, Machine Learning for Tomographic Imaging presents a unified overview of deep-learning-based tomographic imaging. Key concepts, including classic reconstruction ideas and human vision inspired insights, are introduced as a foundation for a thorough examination of artificial neural networks and deep tomographic reconstruction. X-ray CT and MRI reconstruction methods are covered in detail, and other medical imaging applications are discussed as well. An engaging and accessible style makes this book an ideal introduction for those in applied disciplines, as well as those in more theoretical disciplines who wish to learn about application contexts. Hands-on projects are also suggested, and links to open source software, working datasets, and network models are included. Part of Series in Physics and Engineering in Medicine and Biology.

Tomography. --- Machine learning. --- Artificial intelligence --- Tomography, X-Ray Computed. --- Machine Learning. --- Artificial Intelligence. --- Medical imaging. --- TECHNOLOGY & ENGINEERING / Imaging Systems. --- Medical applications.

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Quatrième de couverture : "Cet atlas de poche, universellement connu des radiologues pour la qualité de ses illustrations et ses aspects pratiques, décrit de façon concise et claire l'imagerie sectionnelle moderne : toutes les structures anatomiques observées sur les coupes de tomo-densitométrie et l'IRM du corps entier. Pour poser un diagnostic à partir d'images en coupes, tous les praticiens, même les plus expérimentés, doivent adapter leurs connaissances des structures anatomiques à la représentation en coupes. Cet ouvrage est devenu le manuel de référence dans la matière. Chacune des coupes radiologiques est couplée à un schéma en couleurs qui explique et facilite clairement l'identification des structures observées, avec un dessin à échelle réduite indiquant le niveau de coupe ; ce codage coloré logique facilite la reconnaissance des mêmes structures sur plusieurs coupes. Ce tome entièrement nouveau prend en compte les progrès technologiques qui permettent d'obtenir des images radiographiques de haute résolution. Il offre une présentation très détaillée et actuelle des structures du membre supérieur, de l'épaule, du coude, de la main, du membre inférieur, de la hanche, du genou, du pied et du rachis. Au total, un ouvrage de référence, devenu indispensable, de 480 pages et de plus de 500 iconographies, dessins, scanners et IRM."

Anatomy --- Musculoskeletal System --- Tomography, X-Ray Computed --- Magnetic Resonance Imaging --- radiography --- Musculoskeletal system --- Anatomy, Regional --- Upper Extremity --- Lower Extremity --- Magnetic Resonance Imaging. --- Tomography --- Anatomie humaine --- Anatomie topographique. --- Appareil locomoteur --- Membre inférieur --- Membre supérieur --- Colonne vertébrale --- Articulations --- Magnetic resonance imaging. --- anatomy and histology. --- Atlas. --- Tomographie. --- Imagerie par résonance magnétique. --- Anatomie. --- Imagerie par résonance magnétique. --- Anatomy - atlases --- Musculoskeletal System - radiography --- Tomography, X-Ray Computed - atlases --- Magnetic Resonance Imaging - atlases --- anatomy & histology --- anatomy and histology --- Anatomy. --- Anatomy, Regional. --- Tomography. --- anatomy & histology. --- Membre inférieur --- Membre supérieur --- Colonne vertébrale