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Machine Learning and Deep Learning Techniques for Medical Image Recognition (Advances in Smart Healthcare Technologies) - Hardcover

 
9781032416168: Machine Learning and Deep Learning Techniques for Medical Image Recognition (Advances in Smart Healthcare Technologies)

Inhaltsangabe

This book comprehensively reviews deep learning-based algorithms in medical image analysis problems including medical image processing. It includes a detailed review of deep learning approaches for semantic object detection and segmentation in medical image computing, and large-scale radiology database mining supported by case studies.

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Über die Autorin bzw. den Autor

Ben Othman Soufiene was Assistant Professor of computer science at the University of Gabes, Tunisia, from 2016 to 2021. He received his PhD in computer science from Manouba University in 2016 for his dissertation on secure data aggregation in wireless sensor networks. He also earned an MS from Monastir University in 2012. His research interests focus on the Internet of Medical Things, wireless body sensor networks, wireless networks, artificial intelligence, machine learning, and big data.

Chinmay Chakraborty is Assistant Professor in the Department of Electronics and Communication Engineering, BIT Mesra, India, and a Postdoctoral Fellow of the Federal University of Piauí, Brazil. His primary areas of research include wireless body area networks, Internet of Medical Things (IoMT), point-of-care diagnosis, mHealth/e-health, and medical imaging. Chakraborty is the co-editor of many books on Smart IoMT, healthcare technology, and sensor data analytics.

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9781032432212: Machine Learning and Deep Learning Techniques for Medical Image Recognition (Advances in Smart Healthcare Technologies)

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ISBN 10:  1032432217 ISBN 13:  9781032432212
Verlag: CRC Press, 2025
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Verlag: CRC Press, 2023
ISBN 10: 1032416165 ISBN 13: 9781032416168
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Soufiene, Ben Othman (Editor)/ Chakraborty, Chinmay (Editor)
Verlag: CRC Pr I Llc, 2023
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 257 pages. 9.50x6.50x1.00 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-1032416165

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