GANs for Data Augmentation in Healthcare

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2023

3031432045 / 9783031432040

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Computer-Assisted Diagnostics (CAD) using Convolutional Neural Network (CNN) model has become an important technology in the medical industry, improving the accuracy of diagnostics. However, the lack Magnetic Resonance Imaging (MRI) data leads to the failure of the depth study algorithm. Medical records are often different because of the cost of obtaining information and the time spent consuming the information. In general, clinical data is unreliable and therefore the training of neural network methods to distribute disease across classes does not yield the desired results. Data augmentation is often done by training data to solve problems caused by augmentation tasks such as scaling, cropping, flipping, padding, rotation, translation, affine transformation, and color augmentation techniques such as brightness, contrast, saturation, and hue.Data Augmentation and Segmentation imaging using GAN can be used to provide clear images of brain, liver, chest, abdomen, and liver on an MRI. In addition, GAN shows strong promise in the field of clinical image synthesis. In many cases, clinical evaluation is limited by a lack of data and/or the cost of actual information. GAN can overcome these problems by enabling scientists and clinicians to work on beautiful and realistic images. This can improve diagnosis, prognosis, and disease. Finally, GAN highlights the potential for location of patient information within the data. This is a beneficial clinical application of GAN because it can effectivelyprotect patient confidentiality. This book covers the application of GANs on medical imaging augmentation and segmentation.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783031432040

Titel
GANs for Data Augmentation in Healthcare
Autor
Arun Solanki
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2023
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031432045
ISBN-13
9783031432040
Artikelgewicht
513 Gramm
Abmessungen
241x160x20 mm

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