Deep Learning Applications in Image Analysis

ISBN 10: 981993785X ISBN 13: 9789819937851
Verlag: Springer, 2023
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This book provides state-of-the-art coverage of deep learning applications in image analysis. The book demonstrates various deep learning algorithms that can offer practical solutions for various image-related problems; also how these algorithms are used by scientists and scholars in industry and academia. This includes autoencoder and deep convolutional generative adversarial network in improving classification performance of Bangla handwritten characters, dealing with deep learning-based approaches using feature selection methods for automatic diagnosis of covid-19 disease from x-ray images, imbalance image data sets of classification, image captioning using deep transfer learning, developing a vehicle over speed detection system, creating an intelligent system for video-based proximity analysis, building a melanoma cancer detection system using deep learning, plant diseases classification using AlexNet, dealing with hyperspectral images using deep learning, chest x-ray image classification of pneumonia disease using efficient net and inceptionv3.


The book also addresses the difficulty of implementing deep learning in terms of computation time and the complexity of reasoning and modelling different types of data where information is currently encoded. Each chapter has the application of various new or existing deep learning models such as Deep Neural Network (DNN) and Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). The detailed utilization of deep learning packages that are available in MATLAB, Python and R programming environments have also been discussed, therefore, the readers will get to know about the practical implementation of deep learning as well. The content of this book is presented in a simple and lucid style for professionals, nonprofessionals, scientists, and students interested in the research area of deep learning applications in image analysis.

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Bibliografische Details

Titel: Deep Learning Applications in Image Analysis
Verlag: Springer
Erscheinungsdatum: 2023
Einband: Softcover
Zustand: New

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Lee, Gobert; Fujita, Hiroshi
Verlag: Springer, 2021
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Yen-Wei Chen (u. a.)
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Buch. Zustand: Neu. Recent Advances in Deep Learning for Medical Image Analysis | Paradigms and Applications | Yen-Wei Chen (u. a.) | Buch | xiv | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031947902 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 134160901

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Hiroshi Fujita (u. a.)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning in Medical Image Analysis | Challenges and Applications | Hiroshi Fujita (u. a.) | Taschenbuch | viii | Englisch | 2021 | Springer Nature Switzerland | EAN 9783030331306 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 119554107

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Yen-Wei Chen
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is a valuable resource for understanding the transformative role of artificial intelligence in modern healthcare and aims to inspire continued research and collaboration across disciplines. In recent years, deep learning has emerged as a transformative technology across various fields, with medical image analysis standing out as one of its most impactful applications. This book offers a comprehensive overview of the latest developments in this fast-evolving domain, bridging foundational principles with state-of-the-art techniques that are redefining the future of medical imaging.This book is structured in two parts Part I: Deep Learning Fundamentals and Paradigms and Part II: Advanced Deep Learning for Medical Image Analysis. The book provides in-depth coverage of essential topics, including convolutional neural networks, attention mechanisms, transformer architectures, multimodal analysis, semi-supervised learning, domain adaptation, generative models, and foundation models for large-scale pretraining.This book is intended for a broad audience, including graduate students, academic researchers, and industry professionals in computer science, biomedical engineering, and healthcare technologies. It serves as both an introductory guide and a reference resource for those seeking to deepen their knowledge in this rapidly evolving area. Artikel-Nr. 9783031947902

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Hiroshi Fujita
ISBN 10: 303033130X ISBN 13: 9783030331306
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents cutting-edge research and applications of deep learning in a broad range of medical imaging scenarios, such as computer-aided diagnosis, image segmentation, tissue recognition and classification, and other areas of medical and healthcare problems. Each of its chapters covers a topic in depth, ranging from medical image synthesis and techniques for muskuloskeletal analysis to diagnostic tools for breast lesions on digital mammogramsand glaucoma on retinal fundus images. It also provides an overview of deep learning in medical image analysis and highlights issues and challenges encountered by researchers and clinicians, surveying and discussing practical approaches in general and in the context of specific problems. Academics, clinical and industry researchers, as well as young researchers and graduate students in medical imaging, computer-aided-diagnosis, biomedical engineering and computer vision will find this book a great reference and very useful learning resource. Artikel-Nr. 9783030331306

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ISBN 10: 303033127X ISBN 13: 9783030331276
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents cutting-edge research and applications of deep learning in a broad range of medical imaging scenarios, such as computer-aided diagnosis, image segmentation, tissue recognition and classification, and other areas of medical and healthcare problems. Each of its chapters covers a topic in depth, ranging from medical image synthesis and techniques for muskuloskeletal analysis to diagnostic tools for breast lesions on digital mammogramsand glaucoma on retinal fundus images. It also provides an overview of deep learning in medical image analysis and highlights issues and challenges encountered by researchers and clinicians, surveying and discussing practical approaches in general and in the context of specific problems. Academics, clinical and industry researchers, as well as young researchers and graduate students in medical imaging, computer-aided-diagnosis, biomedical engineering and computer vision will find this book a great reference and very useful learning resource. Artikel-Nr. 9783030331276

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Chen, Yen-Wei; Lin, Lanfen; Jain, Rahul Kumar
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Sanjiban Sekhar Roy (u. a.)
Verlag: Springer, 2024
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning Applications in Image Analysis | Sanjiban Sekhar Roy (u. a.) | Taschenbuch | xii | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789819937868 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 129623965

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Chen, Yen-wei/ Lin, Lanfen/ Jain, Rahul Kumar
ISBN 10: 3031947908 ISBN 13: 9783031947902
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Hardcover. Zustand: Brand New. 288 pages. 9.25x6.10x9.49 inches. In Stock. Artikel-Nr. __3031947908

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Sanjiban Sekhar Roy
ISBN 10: 9819937868 ISBN 13: 9789819937868
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Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -This book provides state-of-the-art coverage of deep learning applications in image analysis. The book demonstrates various deep learning algorithms that can offer practical solutions for various image-related problems; also how these algorithms are used by scientists and scholars in industry and academia. This includes autoencoder and deep convolutional generative adversarial network in improving classification performance of Bangla handwritten characters, dealing with deep learning-based approaches using feature selection methods for automatic diagnosis of covid-19 disease from x-ray images, imbalance image data sets of classification, image captioning using deep transfer learning, developing a vehicle over speed detection system, creating an intelligent system for video-based proximity analysis, building a melanoma cancer detection system using deep learning, plant diseases classification using AlexNet, dealing with hyperspectral images using deep learning, chest x-ray image classification of pneumonia disease using efficient net and inceptionv3.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 224 pp. Englisch. Artikel-Nr. 9789819937868

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