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Medical Image Reconstruction (eBook)

From Analytical and Iterative Methods to Machine Learning
eBook Download: PDF
2023 | 2. Auflage
287 Seiten
Walter de Gruyter GmbH & Co.KG (Verlag)
978-3-11-105540-4 (ISBN)

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Medical Image Reconstruction -  Gengsheng Lawrence Zeng
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This textbook introduces the essential concepts of tomography in the field of medical imaging. The medical imaging modalities include x-ray CT (computed tomography), PET (positron emission tomography), SPECT (single photon emission tomography) and MRI. In these modalities, the measurements are not in the image domain and the conversion from the measurements to the images is referred to as the image reconstruction.

The work covers various image reconstruction methods, ranging from the classic analytical inversion methods to the optimization-based iterative image reconstruction methods. As machine learning methods have lately exhibited astonishing potentials in various areas including medical imaging the author devotes one chapter to applications of machine learning in image reconstruction.

Based on college level in mathematics, physics, and engineering the textbook supports students in understanding the concepts. It is an essential reference for graduate students and engineers with electrical engineering and biomedical background due to its didactical structure and the balanced combination of methodologies and applications,

Erscheint lt. Verlag 4.7.2023
Reihe/Serie De Gruyter Textbook
Zusatzinfo 45 b/w and 15 col. ill., 15 b/w tbl.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik
Medizinische Fachgebiete Radiologie / Bildgebende Verfahren Radiologie
Naturwissenschaften Physik / Astronomie
Schlagworte Analytic Inversion • Analytische Inversion • Clinical Applications of Tomographic Methods • Iterative Optimierung • Iterative Optimization • Klinische Anwendungen tomographischer Methoden • machine learning • Maschinelles Lernen • Tomographische Methoden • Tomography Methods
ISBN-10 3-11-105540-X / 311105540X
ISBN-13 978-3-11-105540-4 / 9783111055404
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