"(1)紧密围绕医学影像这一对象展开论述,充分考虑临床医学与工程学的交叉融合,兼顾基础性、实践性与前沿性。
(2)基于PyTorch进行深度学习模型的构建,与科技前沿技术接轨,可便捷地使用**的深度模型。
(3)内容聚焦于医学影像分类、目标检测与分割三大任务,系统讲解每种任务的实现过程,能够覆盖绝大多数临床应用场景。
(4)每章内容都配有PPT、视频讲解与案例展示,并给出源代码、数据集,便于读者自主学习,达到理论与实践相结合的效果。
(5)扫描目录上方的二维码,即可下载教学大纲和PPT课件;扫描各章首页的二维码,即可观看教学视频;扫描案例首页的二维码,即可下载源代码和数据集。"