Book Description: The medical field has witnessed significant advancements in recent years due to deep learning techniques. This book provides a comprehensive overview of the current state of deep learning research in medical image analysis, highlighting its applications, challenges, and future trends. It covers various aspects of deep learning, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), generative adversarial networks (GANs), transfer learning, and more. The book also discusses the limitations and potential risks associated with these techniques. The book begins by exploring the fundamentals of deep learning and its application to medical image analysis, followed by an examination of the current state of the field, including the most recent developments and breakthroughs. It then delves into the challenges and limitations of deep learning in medical image analysis, such as data quality, labeling, and interpretability. Finally, it concludes with a discussion of the future trends and potential directions for deep learning research in medical image analysis. The book is intended for researchers, practitioners, and students interested in the intersection of deep learning and medical imaging. It serves as a valuable resource for those seeking to understand the current state of the field and its future trajectory. Book Outline: I.

В последние годы в области медицины были достигнуты значительные успехи благодаря методам глубокого обучения. Эта книга содержит всесторонний обзор текущего состояния исследований в области глубокого обучения в области анализа медицинских изображений, освещая его применение, проблемы и будущие тенденции. Он охватывает различные аспекты глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), генеративные состязательные сети (GAN), обучение передаче и многое другое. В книге также обсуждаются ограничения и потенциальные риски, связанные с этими методами. Книга начинается с изучения основ глубокого обучения и его применения к анализу медицинских изображений, после чего следует изучение текущего состояния области, включая самые последние разработки и прорывы. Затем он углубляется в проблемы и ограничения глубокого обучения в анализе медицинских изображений, такие как качество данных, маркировка и интерпретируемость. Наконец, он завершается обсуждением будущих тенденций и потенциальных направлений исследований глубокого обучения в области анализа медицинских изображений. Книга предназначена для исследователей, практиков и студентов, заинтересованных в пересечении глубокого обучения и медицинской визуализации. Он служит ценным ресурсом для тех, кто стремится понять текущее состояние месторождения и его будущую траекторию. Очерк книги: И.

''