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Observer Performance Methods for Diagnostic Imaging: Foundations, Modeling, and Applications with R-Based Examples
"Este libro presenta la metodología de evaluación de tecnologías desde el punto de vista de la física radiológica y contrasta la evaluación puramente física de la calidad de la imagen con la determinación del resultado diagnóstico mediante el estudio de la actuación del observador. El lector es llevado a través de los argumentos con ejemplos concretos ilustrados con código en R, un lenguaje estadístico de código abierto".
- del prólogo del Prof. Harold L. Kundel, Departamento de Radiología de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania.
"Este libro beneficiará a las personas interesadas en las evaluaciones del rendimiento de los observadores en el diagnóstico médico por imagen y aportará conocimientos adicionales a quienes llevan muchos años trabajando en este campo".
- Prof. Gary T. Barnes, Departamento de Radiología, Universidad de Alabama en Birmingham.
Este libro proporciona una visión general introductoria completa de este campo en crecimiento y sus aplicaciones en imágenes médicas, utilizando ejemplos trabajados y ejercicios para desmitificar la estadística para lectores de cualquier formación. Incluye un tutorial sobre el uso del software R, de código abierto y ampliamente utilizado, así como conocimientos estadísticos básicos, antes de abordar las tareas de localización habituales en las imágenes médicas. La cobertura incluye una discusión de los fundamentos del diseño de estudios y el uso de las técnicas en la optimización de sistemas de imagen, efectos de memoria en interpretaciones clínicas, predicciones del rendimiento de tareas clínicas, alternativas al análisis ROC y aplicaciones no médicas.
Dev P. Chakraborty, PhD, es un físico de diagnóstico clínico por imagen, certificado por la Junta Americana de Radiología en Física Radiológica de Diagnóstico y Física Nuclear Médica. Ha sido profesor en la Universidad de Alabama en Birmingham, en la Universidad de Pensilvania y, más recientemente, en la Universidad de Pittsburgh.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)