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La necesidad de tiempo y atención por parte del médico al paciente, debido al aumento del volumen de datos médicos que hay que interpretar y filtrar con fines diagnósticos y terapéuticos, ha impulsado el desarrollo de la opción de apoyar, de forma constructiva y eficaz, modelos de aprendizaje profundo para aplicaciones en la interpretación de imágenes médicas. Los médicos de imagen combinan datos de diferentes etapas y experiencias médicas, frente a los modelos de DL que incorporan los mismos tipos y modos de características artesanales. La principal contribución de este libro es, en primer lugar, destacar el impacto de la calidad, el tipo y el volumen de los datos utilizados por los modelos de aprendizaje profundo en el análisis de imágenes médicas, acompañado de una caracterización actualizada de los componentes del proceso de aprendizaje profundo desde los datos hasta las aplicaciones médicas. En segundo lugar, describe las correlaciones específicas entre los componentes del proceso de aprendizaje profundo. Por último, presenta problemas y direcciones para futuras investigaciones.
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