Medical Image Synthesis Methods and Clinical Applications: Imaging in Medical Diagnosis and Therapy Introduction: The field of medical image synthesis has been rapidly evolving in recent years, with a wide range of applications in radiology and radiation oncology. This book provides an in-depth overview of the principles and methods of medical image synthesis, including traditional non-learning based, machine learning-based, and recent deep learning-based approaches. It covers the state-of-the-art research in this area and highlights the proposed methods, study designs, and reported performances, as well as the related clinical applications of representative studies. Chapter 1: Traditional Non-Learning Based Medical Image Synthesis Methods This chapter reviews the various traditional non-learning based methods of medical image synthesis, including image fusion, image registration, and image segmentation. These techniques are widely used in medical imaging to combine images from different modalities, such as MRI and CT scans, or to align images taken at different times. The chapter also discusses the limitations of these methods and their potential for future advancements. Chapter 2: Machine Learning-Based Medical Image Synthesis Methods This chapter explores the use of machine learning algorithms in medical image synthesis, including supervised and unsupervised learning techniques. These methods have shown great promise in improving the accuracy and efficiency of medical image analysis and have been applied in a variety of tasks, such as tumor detection and segmentation.

Методы синтеза медицинских изображений и клинические применения: Визуализация в медицинской диагностике и терапии Введение: Область синтеза медицинских изображений быстро развивается в последние годы, с широким спектром применений в радиологии и радиационной онкологии. Эта книга содержит подробный обзор принципов и методов синтеза медицинских изображений, включая традиционные, не основанные на обучении, основанные на машинном обучении и недавние подходы, основанные на глубоком обучении. Он охватывает современные исследования в этой области и освещает предлагаемые методы, планы исследований и заявленные показатели, а также соответствующие клинические применения репрезентативных исследований. Глава 1: Традиционные методы синтеза медицинских изображений, не основанные на обучении В этой главе рассматриваются различные традиционные методы синтеза медицинских изображений, не основанные на обучении, включая слияние изображений, регистрацию изображений и сегментацию изображений. Эти методы широко используются в медицинской визуализации для объединения изображений из различных методов, таких как МРТ и КТ, или для выравнивания изображений, сделанных в разное время. В главе также обсуждаются ограничения этих методов и их потенциал для будущих достижений. Глава 2: Методы синтеза медицинских изображений на основе машинного обучения В этой главе рассматривается использование алгоритмов машинного обучения в синтезе медицинских изображений, включая методы обучения с учителем и без учителя. Эти методы показали большие перспективы в повышении точности и эффективности анализа медицинских изображений и были применены в различных задачах, таких как обнаружение и сегментация опухолей.

Méthodes de synthèse d'images médicales et applications cliniques : Imagerie dans le diagnostic médical et la thérapie Introduction : domaine de la synthèse d'images médicales a évolué rapidement ces dernières années, avec un large éventail d'applications en radiologie et en radio-oncologie. Ce livre donne un aperçu détaillé des principes et des méthodes de synthèse des images médicales, y compris les méthodes traditionnelles non basées sur l'apprentissage automatique et les approches récentes basées sur l'apprentissage profond. Il couvre la recherche moderne dans ce domaine et met en lumière les méthodes proposées, les plans de recherche et les indicateurs déclarés, ainsi que les applications cliniques connexes des études représentatives. Chapitre 1 : Méthodes traditionnelles de synthèse d'images médicales non fondées sur l'apprentissage Ce chapitre traite de diverses méthodes traditionnelles de synthèse d'images médicales non fondées sur l'apprentissage, y compris la fusion d'images, l'enregistrement d'images et la segmentation d'images. Ces techniques sont largement utilisées en imagerie médicale pour combiner des images provenant de différentes techniques telles que l'IRM et la TC, ou pour aligner des images prises à différents moments. chapitre traite également des limites de ces méthodes et de leur potentiel pour les réalisations futures. Chapitre 2 : Méthodes de synthèse d'images médicales basées sur l'apprentissage automatique Ce chapitre traite de l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique dans la synthèse d'images médicales, y compris les méthodes d'apprentissage avec et sans professeur. Ces méthodes ont montré de grandes perspectives dans l'amélioration de la précision et de l'efficacité de l'analyse des images médicales et ont été appliquées à diverses tâches telles que la détection et la segmentation des tumeurs.

Técnicas de síntesis de imágenes médicas y aplicaciones clínicas: Imágenes en diagnóstico y terapia médica Introducción: campo de la síntesis de imágenes médicas ha evolucionado rápidamente en los últimos , con una amplia gama de aplicaciones en radiología y oncología radiológica. Este libro ofrece una visión general detallada de los principios y métodos de síntesis de imágenes médicas, incluidos los enfoques tradicionales no basados en el aprendizaje, basados en el aprendizaje automático y recientes basados en el aprendizaje profundo. Abarca la investigación moderna en este campo y destaca los métodos propuestos, los planes de investigación y los indicadores declarados, así como las aplicaciones clínicas relevantes de los estudios representativos. Capítulo 1: Técnicas tradicionales de síntesis de imágenes médicas no basadas en el aprendizaje Este capítulo aborda varias técnicas tradicionales de síntesis de imágenes médicas no basadas en el aprendizaje, incluyendo la fusión de imágenes, el registro de imágenes y la segmentación de imágenes. Estas técnicas se utilizan ampliamente en imágenes médicas para combinar imágenes de diferentes técnicas, como la resonancia magnética y la tomografía computarizada, o para alinear imágenes tomadas en diferentes momentos. capítulo también analiza las limitaciones de estos métodos y su potencial para futuros logros. Capítulo 2: Técnicas de síntesis de imágenes médicas basadas en el aprendizaje automático Este capítulo aborda el uso de algoritmos de aprendizaje automático en la síntesis de imágenes médicas, incluyendo técnicas de aprendizaje con y sin profesor. Estas técnicas han mostrado grandes perspectivas en la mejora de la precisión y eficacia del análisis de imágenes médicas y se han aplicado en diferentes tareas como la detección y segmentación de tumores.

Métodos de síntese de imagens médicas e aplicações clínicas: Visualização em diagnósticos médicos e terapias Introdução: A área de fusão de imagens médicas evoluiu rapidamente nos últimos anos, com uma ampla gama de aplicações em radiologia e oncologia radiológica. Este livro fornece uma visão detalhada dos princípios e métodos de fusão de imagens médicas, incluindo os tradicionais, não baseados na aprendizagem, baseados no aprendizado de máquinas e abordagens recentes baseadas no aprendizado profundo. Ele abrange pesquisas modernas sobre o tema e ilustra os métodos, planos de pesquisa e indicadores declarados propostos, bem como aplicações clínicas relevantes de pesquisas representativas. Capítulo 1: Métodos tradicionais de síntese de imagens médicas não baseados em treinamento Este capítulo aborda várias técnicas tradicionais de síntese de imagens médicas que não são baseadas na aprendizagem, incluindo fusão de imagens, registro de imagens e segmentação de imagens. Estes métodos são amplamente utilizados na visualização médica para combinar imagens de diferentes métodos, como ressonância magnética e TAC, ou para alinhar imagens feitas em diferentes momentos. O capítulo também discute as limitações desses métodos e o seu potencial para avanços futuros. Capítulo 2: Métodos de síntese de imagens médicas baseados no aprendizado de máquina Este capítulo aborda a utilização de algoritmos de aprendizagem automática na síntese de imagens médicas, incluindo métodos de aprendizagem com o professor e sem o professor. Estes métodos mostraram grandes perspectivas de melhorar a precisão e eficácia da análise de imagens médicas e foram aplicados em várias tarefas, como detecção e segmentação de tumores.

Metodi di sintesi delle immagini mediche e applicazioni cliniche: Visualizzazione nella diagnosi e nella terapia medica Introduzione: L'area di sintesi delle immagini mediche si è rapidamente evoluta negli ultimi anni, con una vasta gamma di applicazioni nella radiologia e nell'oncologia radiologica. Questo libro fornisce una panoramica dettagliata dei principi e dei metodi di sintesi delle immagini mediche, inclusi quelli tradizionali, non basati sull'apprendimento automatico e i recenti approcci basati sull'apprendimento approfondito. Copre la ricerca moderna in questo campo e mette in luce le tecniche proposte, i piani di ricerca e gli indicatori dichiarati e le relative applicazioni cliniche di studi rappresentativi. Capitolo 1: Metodi tradizionali di sintesi delle immagini mediche non basati sull'apprendimento In questo capitolo vengono trattati diversi metodi tradizionali di sintesi delle immagini mediche non basati sull'apprendimento, tra cui la fusione delle immagini, la registrazione delle immagini e la segmentazione delle immagini. Questi metodi sono ampiamente utilizzati nel rendering medico per combinare immagini da vari metodi, come risonanze magnetiche e TAC, o per allineare immagini scattate in momenti diversi. Il capitolo parla anche delle limitazioni di questi metodi e del loro potenziale per i successi futuri. Capitolo 2: Metodi di sintesi delle immagini mediche basati sull'apprendimento automatico Questo capitolo esamina l'uso degli algoritmi di apprendimento automatico nella sintesi delle immagini mediche, inclusi i metodi di apprendimento con e senza insegnante. Questi metodi hanno mostrato grandi prospettive di migliorare l'accuratezza e l'efficacia dell'analisi delle immagini mediche e sono stati applicati in diverse sfide, come la rilevazione e la segmentazione dei tumori.

Methoden der medizinischen Bildsynthese und klinische Anwendungen: Bildgebung in der medizinischen Diagnostik und Therapie Einleitung: Der Bereich der medizinischen Bildsynthese hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt, mit einem breiten Anwendungsspektrum in der Radiologie und Radioonkologie. Dieses Buch bietet einen detaillierten Überblick über die Prinzipien und Methoden der Synthese medizinischer Bilder, einschließlich traditioneller, nicht lernbasierter, maschineller lernbasierter und neuerer Deep-arning-Ansätze. Es deckt die aktuelle Forschung auf diesem Gebiet ab und beleuchtet die vorgeschlagenen Methoden, Studienpläne und angegebenen Indikatoren sowie die relevanten klinischen Anwendungen repräsentativer Studien. Kapitel 1: Traditionelle Methoden der medizinischen Bildsynthese, die nicht auf rnen basieren Dieses Kapitel behandelt verschiedene traditionelle Methoden der medizinischen Bildsynthese, die nicht auf rnen basieren, einschließlich Bildfusion, Bildregistrierung und Bildsegmentierung. Diese Techniken werden in der medizinischen Bildgebung häufig verwendet, um Bilder aus verschiedenen Techniken wie MRT und CT zu kombinieren oder Bilder, die zu verschiedenen Zeiten aufgenommen wurden, auszurichten. Das Kapitel diskutiert auch die Grenzen dieser Methoden und ihr Potenzial für zukünftige istungen. Kapitel 2: Methoden zur Synthese medizinischer Bilder basierend auf maschinellem rnen Dieses Kapitel befasst sich mit dem Einsatz von Algorithmen des maschinellen rnens bei der Synthese medizinischer Bilder, einschließlich lehrender und nicht-lehrender rnmethoden. Diese Methoden haben sich als vielversprechend erwiesen, um die Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Bildanalyse zu verbessern, und wurden bei verschiedenen Aufgaben wie der Erkennung und Segmentierung von Tumoren eingesetzt.

Metody syntezy obrazu medycznego i zastosowania kliniczne: Obrazowanie w diagnostyce medycznej i terapii Wprowadzenie: Dziedzina syntezy obrazu medycznego rozwija się szybko w ostatnich latach, z szerokim zakresem zastosowań w radiologii i onkologii promieniowania. Ta książka zawiera szczegółowy przegląd zasad i metod syntezy obrazu medycznego, w tym tradycyjnych, niezwiązanych z nauką, opartych na nauce maszynowej i ostatnich podejściach opartych na głębokim uczeniu się. Obejmuje on bieżące badania w tej dziedzinie i podkreśla proponowane metody, projekty badań i zgłoszone wskaźniki, a także odpowiednie zastosowania kliniczne badań reprezentatywnych. Rozdział 1: Metody syntezy tradycyjnego obrazu medycznego oparte na braku uczenia się Niniejszy rozdział obejmuje różne metody syntezy obrazu medycznego oparte na braku uczenia się, w tym syntezę obrazu, rejestrację obrazu i segmentację obrazu. Techniki te są szeroko stosowane w obrazowaniu medycznym do łączenia obrazów z różnych technik, takich jak MRI i CT, lub do wyrównywania obrazów wykonanych w różnych okresach. W rozdziale omówiono również ograniczenia tych metod i ich potencjał dla przyszłych postępów. Rozdział 2: Techniki syntezy obrazu medycznego oparte na nauce maszynowej Ten rozdział bada wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego w syntezie obrazu medycznego, w tym nadzorowanych i niezabezpieczonych metod uczenia się. Metody te wykazały wielką obietnicę w poprawie dokładności i efektywności analizy obrazu medycznego i zostały zastosowane do różnych zadań, takich jak wykrywanie nowotworów i segmentacja.

שיטות סינתזת תמונה רפואית ויישומים קליניים: הדמיה באבחון רפואי ומבוא טיפולי: תחום סינתזת התמונה הרפואית מתפתח במהירות בשנים האחרונות, עם מגוון רחב של יישומים ברדיולוגיה ובאונקולוגיה של קרינה. ספר זה מספק סקירה מפורטת של העקרונות והשיטות של סינתזת דימויים רפואיים, כולל גישות מסורתיות, שאינן מבוססות למידה, מבוססות מכונה. הוא מכסה מחקרים עדכניים בתחום זה ומדגיש שיטות מוצעות, עיצובים מחקר ואינדיקטורים מדווחים, וכן יישומים קליניים רלוונטיים של מחקרים ייצוגיים. פרק 1: שיטות סינתזת תמונות רפואיות מסורתיות מבוססות ללא למידה (Non-arning Based Medical Image Synthesis Methods). בשיטות אלו נעשה שימוש נרחב בהדמיה רפואית כדי לשלב תמונות מטכניקות שונות, כגון MRI ו-CT, או כדי ליישר תמונות שצולמו בזמנים שונים. הפרק דן גם במגבלות השיטות הללו ובפוטנציאל ההתקדמות שלהן בעתיד. פרק 2: Machine arning-Based Medical Image Synthesis Methods פרק זה בוחן את השימוש באלגוריתמי למידת מכונה בסינתזת תמונות רפואיות, כולל שיטות למידה מפוקחות ולא מפוקחות. שיטות אלו הציגו הבטחה רבה בשיפור הדיוק והיעילות של ניתוח תמונה רפואית, והוחלו על משימות שונות כגון זיהוי גידולים ומקטעים.''

Tıbbi görüntü sentezi yöntemleri ve klinik uygulamaları: Tıbbi teşhis ve tedavide görüntüleme Giriş: Tıbbi görüntü sentezi alanı, radyoloji ve radyasyon onkolojisinde geniş bir uygulama yelpazesi ile son yıllarda hızla gelişmektedir. Bu kitap, geleneksel, öğrenmeye dayalı olmayan, makine öğrenmeye dayalı ve son derin öğrenmeye dayalı yaklaşımlar da dahil olmak üzere tıbbi görüntü sentezinin ilke ve yöntemlerine ayrıntılı bir genel bakış sunmaktadır. Bu alandaki mevcut araştırmaları kapsar ve önerilen yöntemleri, çalışma tasarımlarını ve rapor edilen göstergeleri ve ayrıca temsili çalışmaların ilgili klinik uygulamalarını vurgular. Bölüm 1: Öğrenme Tabanlı Olmayan Geleneksel Tıbbi Görüntü Sentez Yöntemleri Bu bölüm, görüntü birleştirme, görüntü kaydetme ve görüntü bölümleme dahil olmak üzere çeşitli öğrenme tabanlı olmayan geleneksel tıbbi görüntü sentez yöntemlerini kapsar. Bu teknikler, MRI ve BT gibi farklı tekniklerden gelen görüntüleri birleştirmek veya farklı zamanlarda alınan görüntüleri hizalamak için tıbbi görüntülemede yaygın olarak kullanılmaktadır. Bölüm ayrıca bu yöntemlerin sınırlamalarını ve gelecekteki ilerlemeler için potansiyellerini tartışmaktadır. Bölüm 2: Makine Öğrenimine Dayalı Tıbbi Görüntü Sentez Yöntemleri Bu bölüm, denetlenen ve denetlenmeyen öğrenme yöntemleri de dahil olmak üzere tıbbi görüntü sentezinde makine öğrenimi algoritmalarının kullanımını incelemektedir. Bu yöntemler, tıbbi görüntü analizinin doğruluğunu ve verimliliğini artırmada büyük umut vaat etmiş ve tümör tespiti ve segmentasyon gibi çeşitli görevlere uygulanmıştır.

طرق توليف الصور الطبية والتطبيقات السريرية: التصوير في التشخيص الطبي والعلاج مقدمة: تطور مجال توليف الصور الطبية بسرعة في السنوات الأخيرة، مع مجموعة واسعة من التطبيقات في علم الأشعة وعلم الأورام الإشعاعي. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة مفصلة عن مبادئ وطرق توليف الصور الطبية، بما في ذلك الأساليب التقليدية وغير القائمة على التعلم والقائمة على التعلم الآلي والحديثة القائمة على التعلم العميق. يغطي البحث الحالي في هذا المجال ويسلط الضوء على الأساليب المقترحة وتصميمات الدراسة والمؤشرات المبلغ عنها، بالإضافة إلى التطبيقات السريرية ذات الصلة للدراسات التمثيلية. الفصل 1: طرق توليف الصور الطبية التقليدية القائمة على عدم التعلم يغطي هذا الفصل العديد من طرق توليف الصور الطبية التقليدية القائمة على عدم التعلم، بما في ذلك دمج الصورة وتسجيل الصورة وتقسيم الصورة. تستخدم هذه التقنيات على نطاق واسع في التصوير الطبي للجمع بين الصور من تقنيات مختلفة، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب، أو لمحاذاة الصور الملتقطة في أوقات مختلفة. ويناقش الفصل أيضا القيود المفروضة على هذه الأساليب وإمكانية إحراز تقدم في المستقبل. الفصل 2: طرق توليف الصور الطبية القائمة على التعلم الآلي يفحص هذا الفصل استخدام خوارزميات التعلم الآلي في توليف الصور الطبية، بما في ذلك طرق التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. أظهرت هذه الأساليب وعدًا كبيرًا في تحسين دقة وكفاءة تحليل الصور الطبية وتم تطبيقها على مهام مختلفة مثل الكشف عن الورم وتجزئته.

의료 이미지 합성 방법 및 임상 응용: 의료 진단 및 치료 소개에서의 이미징: 의료 이미지 합성 분야는 최근 방사선학 및 방사선 종양학에 광범위한 응용으로 빠르게 발전해 왔습니다. 이 책은 전통적인 비 학습 기반, 머신 러닝 기반 및 최근의 딥 러닝 기반 접근 방식을 포함하여 의료 이미지 합성의 원리와 방법에 대한 자세한 개요를 제공합니다. 이 분야의 현재 연구를 다루며 제안 된 방법, 연구 설계 및보고 된 지표 및 대표 연구의 관련 임상 응용을 강조합니다. 1 장: 비 학습 기반 전통적인 의료 이미지 합성 방법이 장은 이미지 융합, 이미지 등록 및 이미지 세분화를 포함한 다양한 비 학습 기반 전통적인 의료 이미지 합성 방법을 다룹니다. 이러한 기술은 의료 영상에서 MRI 및 CT와 같은 다양한 기술의 이미지를 결합하거나 다른 시간에 촬영 된 이미지를 정렬하는 데 널리 사용됩니다. 이 장은 또한 이러한 방법의 한계와 향후 발전 가능성에 대해 설명합니다. 2 장: 기계 학습 기반 의료 이미지 합성 방법이 장에서는 감독 및 감독되지 않은 학습 방법을 포함하여 의료 이미지 합성에서 기계 학습 알고리즘의 사용을 조사합니다. 이러한 방법은 의료 이미지 분석의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 큰 가능성을 보여 주었으며 종양 탐지 및 세분화와 같은 다양한 작업에 적용되었습니다.

医療画像合成法と臨床応用：医療診断および治療におけるイメージングはじめに：医療画像合成の分野は近急速に発展しており、放射線学や放射線腫瘍学に幅広く応用されています。本書では、伝統的な、非学習ベース、機械学習ベース、および最近の深層学習ベースのアプローチを含む医療画像合成の原則と方法の詳細な概要を説明します。この分野における現在の研究をカバーし、提案された方法、研究設計および報告された指標、ならびに代表的な研究の関連する臨床応用を強調しています。第1章：Non-arning Based Traditional Medical Image Synthesis Methodsこの章では、画像融合、画像登録、画像セグメンテーションなど、さまざまな非学習ベースの従来の医療画像合成方法について説明します。これらの技術は、MRIやCTなどの異なる技術の画像を組み合わせたり、異なる時間に撮影された画像を整列させるために医療画像に広く使用されています。この章では、これらの方法の限界と将来の進歩の可能性についても説明します。第2章：機械学習ベースの医療画像合成法この章では、監視された学習方法や監視されていない学習方法など、医療画像合成における機械学習アルゴリズムの使用を検討します。これらの方法は、医療画像解析の精度と効率を向上させることに大きな期待を寄せており、腫瘍の検出やセグメンテーションなど、さまざまな作業に適用されています。

醫學圖像合成方法和臨床應用：醫學診斷和治療中的成像介紹：醫學圖像合成領域近來發展迅速，在放射學和放射腫瘤學中有廣泛的應用。本書詳細介紹了醫學圖像合成的原理和方法，包括傳統，非學習，基於機器學習以及基於深度學習的最新方法。它涵蓋了該領域的現代研究，並涵蓋了擬議的方法，研究計劃和聲明的指標以及代表性研究的相關臨床應用。第一章：非學習醫學圖像合成傳統方法本章探討非學習醫學圖像合成的各種傳統方法,包括圖像融合、圖像記錄和圖像分割。這些技術廣泛用於醫學成像中，以結合來自MRI和CT掃描等不同技術的圖像，或將不同時間拍攝的圖像對齊。本章還討論了這些方法的局限性及其未來成就的潛力。第二章：基於機器學習的醫學圖像合成方法本章探討了機器學習算法在醫學圖像合成中的應用，包括教師和非教師教學方法。這些技術在提高醫學圖像分析的準確性和有效性方面顯示出巨大的前景，並已應用於各種任務，例如腫瘤的檢測和分割。