Neuware - Dieses Buch pr�sentiert Fortschritte in der biomedizinischen Technologie. IoT und Machine Learning haben neue Ans�tze im mobilen Gesundheitswesen erm�glicht, mit Fokus auf kontinuierlicher �berwachung kritischer Gesundheitssituationen. Intelligente Hybridisierung von IoT, drahtlosen Implantaten und Cloud-Computing wird derzeit von verschiedenen Einrichtungen entwickelt und getestet. Biomedizinische Signale und Bildmodalit�ten werden nicht-invasiv erfasst und erfordern eine mehrkanalige Erfassung f�r wirksame �berwachung. Automatisierte Gesundheitssysteme basieren auf Signal- und Bildaufnahme, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifikation. Das Buch beschreibt zeitgen�ssische Ans�tze in der biomedizinischen Signalerfassung und -verarbeitung mit maschinellem und tiefem Lernen. Jedes Kapitel ist eigenst�ndig und bietet eine umfassende �bersicht �ber Theorien, Algorithmen und Herausforderungen im Bereich moderner Gesundheitssysteme.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783031528552

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Bibliografische Details

Titel: Fortschritte in der nicht-invasiven biomedizinischen Signalverarbeitung mit ML
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Mai 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Deutsch
ISBN-10: 3031528557
ISBN-13: 9783031528552
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 28 mm
Gewicht: 889 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Dieses Buch pr�sentiert Fortschritte in der biomedizinischen Technologie. IoT und Machine Learning haben neue Ans�tze im mobilen Gesundheitswesen erm�glicht, mit Fokus auf kontinuierlicher �berwachung kritischer Gesundheitssituationen. Intelligente Hybridisierung von IoT, drahtlosen Implantaten und Cloud-Computing wird derzeit von verschiedenen Einrichtungen entwickelt und getestet. Biomedizinische Signale und Bildmodalit�ten werden nicht-invasiv erfasst und erfordern eine mehrkanalige Erfassung f�r wirksame �berwachung. Automatisierte Gesundheitssysteme basieren auf Signal- und Bildaufnahme, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifikation. Das Buch beschreibt zeitgen�ssische Ans�tze in der biomedizinischen Signalerfassung und -verarbeitung mit maschinellem und tiefem Lernen. Jedes Kapitel ist eigenst�ndig und bietet eine umfassende �bersicht �ber Theorien, Algorithmen und Herausforderungen im Bereich moderner Gesundheitssysteme.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Saeed Mian Qaisar erlangte seinen M.S. und Ph.D. in Elektro- und Informationstechnik an der Universit�t Grenoble Alpes, Frankreich, 2005 bzw. 2009. Danach absolvierte er einen Postdoc-Aufenthalt an der Universit�t Bordeaux, Frankreich, und arbeitete in verschiedenen F&E-Positionen in Frankreich. Derzeit ist er Associate Professor und Forscher am Fachbereich Elektro- und Informationstechnik an der Effat University, Jeddah, Saudi-Arabien. Er wurde mit dem Queen Effat Award f�r hervorragende Lehre im Mai 2016 ausgezeichnet, besitzt zwei Patente und hat �ber 200 ver�ffentlichte Artikel in Fachzeitschriften, Buchkapiteln und Konferenzbeitr�gen. Er ist Herausgeber mehrerer internationaler Zeitschriften und Mitglied technischer und �berpr�fungskomitees mehrerer internationaler Zeitschriften und Konferenzen.

Humaira Nisar hat einen B.Sc. (mit Auszeichnung) in Elektrotechnik von der University of Engineering and Technology, Lahore, Pakistan, einen M.Sc. in Kernenergie von der Quaid-i-Azam University, Islamabad, Pakistan, einen weiteren M.Sc. in Mechatronik und einen Ph.D. in Information und Mechatronik vom Gwangju Institute of Science and Technology, Gwangju, S�dkorea. Mit �ber zwanzig Jahren Forschungserfahrung ist sie derzeit als Full Professor am Fachbereich Elektrotechnik an der Universiti Tunku Abdul Rahman, Kampar, Malaysia, t�tig. Ihre Forschungsinteressen umfassen Signal- und Bildverarbeitung, biomedizinische Bildgebung, Neuro-Signalverarbeitung und -analyse, Brain-Computer Interface und Neurofeedback. Sie hat �ber 200 internationale Zeitschriften- und Konferenzartikel ver�ffentlicht und ist Senior-Mitglied der IEEE.

Abdulhamit Subasi ist auf k�nstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, biomedizinische Signal- und Bildanalyse spezialisiert. Er schrieb �ber 30 Buchkapitel und �ber 200 ver�ffentlichte Artikel in Zeitschriften und Konferenzen zu verschiedenen Anwendungen von maschinellem Lernen. Er ist auch Autor der B�cher "Practical Guide for Biomedical Signals Analysis Using Machine Learning Techniques" und "Practical Machine Learning for Data Analysis Using Python". Dar�ber hinaus ist er Herausgeber des Buches "Applications of Artificial Intelligence in Medical Imaging". Er arbeitete an verschiedenen Institutionen als Akademiker und am Georgia Institute of Technology, Georgia, USA, als Forscher. Im Mai 2018 wurde er mit dem Queen Effat Award f�r hervorragende Forschung ausgezeichnet. Zwischen 2015 und 2020 arbeitete er als Professor f�r Informatik an der Effat University, Jeddah, Saudi-Arabien. Seit 2020 ist er als Professor an der Medizinischen Fakult�t der Universit�t Turku, Turku, Finnland, t�tig.

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