Machine learning deep medical (31 Ergebnisse)
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Verlag: CRC Press 2024
Serie: Artificial Intelligence (AI): Elementary to Advanced Practices, Buch 11 von 12. Buch 11 von 12 - Artificial Intelligence (AI): Elementary to Advanced Practices
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Verlag: CRC Press 2024
Serie: Artificial Intelligence (AI): Elementary to Advanced Practices, Buch 11 von 12. Buch 11 von 12 - Artificial Intelligence (AI): Elementary to Advanced Practices
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Machine Learning and Deep Learning Techniques for Medical Science
Devi, K. Gayathri (Editor)/ Balasubramanian, Kishore (Editor)/ Ngoc, Le Anh (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Pr I Llc 2024
Serie: Artificial Intelligence (AI): Elementary to Advanced Practices, Buch 11 von 12. Buch 11 von 12 - Artificial Intelligence (AI): Elementary to Advanced Practices
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Machine Learning and Deep Learning Techniques for Medical Image Recognition
Soufiene, Ben Othman (Editor)/ Chakraborty, Chinmay (Editor)
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Paperback. Zustand: Brand New. 270 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
Machine Learning and Deep Learning in Medical Data Analytics and Healthcare Applications
Jena, Om Prakash (Editor)/ Bhushan, Bharat (Editor)/ Kose, Utku (Editor)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning and Machine Learning for Medical Diagnosis | The Power of Artificial Intelligence in Modern Medicine | Vandana Dharmapuri | Taschenbuch | Englisch | 2023 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786206686057 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 1…9, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Verlag: The Institution of Engineering and Technology 2024
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Hardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 529 pages. 9.25x6.10x1.22 inches. In Stock.
Medical Imaging Informatics: Machine Learning, Deep Learning and Big Data Analytics
Rashid, Mamoon (Editor)/ Goyal, Vishal (Editor)/ Bashir, Ali Kashif (Editor)/ Hakak, Saqib (Editor)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine and Deep Learning in Oncology, Medical Physics and Radiology | Issam El Naqa (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783030830496 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | An…bieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book, now in an extensively revised and updated second edition, provides a comprehensive overview of both machine learning and deep learning and their role in oncology, medical physics, and radiology. Readers will find thorough coverage of basic… theory, methods, and demonstrative applications in these fields. An introductory section explains machine and deep learning, reviews learning methods, discusses performance evaluation, and examines software tools and data protection. Detailed individual sections are then devoted to the use of machine and deep learning for medical image analysis, treatment planning and delivery, and outcomes modeling and decision support. Resources for varying applications are provided in each chapter, and software code is embedded as appropriate for illustrative purposes. The book will be invaluable for students and residents in medical physics, radiology, and oncology and will also appeal to more experienced practitioners and researchers and members ofapplied machine learning communities.
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Verlag: CRC Press 2022
Serie: Artificial Intelligence (AI): Elementary to Advanced Practices, Buch 11 von 12. Buch 11 von 12 - Artificial Intelligence (AI): Elementary to Advanced Practices
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explains medical image processing and analysis using deep learning algorithms to analyze medical data. It focuses on the latest achievements and developments in applying this analysis to medical imaging, clinical, and other healthcare applications….The book covers among other areas:Image acquisition and formation.Computer-aided diagnosis.Image classification.Feature extraction.Image enhancement/segmentation.Medical image processing issues such as segmentation, visualization, registration, and navigation may seem to be distinct, yet they are all intertwined in the process of resolving clinical bottlenecks. Using deep learning algorithms, researchers were able to achieve record-breaking performance and set the bar for future research. Due to the extensive quantity of medical imaging data of CT scan, ultrasound, and MRI, there is widespread use of machine learning, specifically deep learning, to discover specific patterns on such data. Such large data is well quantified by deep learning models. Deep learning is now being utilized, customized, and particularly developed for medical image analysis, as opposed to when it was first introduced to the community. Having learned more about the techniques, researchers have come up with innovative ideas for combining artificial intelligence (AI) with neural networks to solve difficult issues like medical image reconstruction.The key features of this book are:Machine learning and deep learning applications.Medical imaging applications.Feature extraction and analysis.Medical image classification, segmentation, recognition, and registration.Medical image analysis and enhancement.Handling medical image dataset.
Sprache: Englisch
Verlag: The Institution of Engineering and Technology 2024
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book, now in an extensively revised and updated second edition, provides a comprehensive overview of both machine learning and deep learning and their role in oncology, medical physics, and radiology. Readers will find thorough coverage of basic theory…, methods, and demonstrative applications in these fields. An introductory section explains machine and deep learning, reviews learning methods, discusses performance evaluation, and examines software tools and data protection. Detailed individual sections are then devoted to the use of machine and deep learning for medical image analysis, treatment planning and delivery, and outcomes modeling and decision support. Resources for varying applications are provided in each chapter, and software code is embedded as appropriate for illustrative purposes. The book will be invaluable for students and residents in medical physics, radiology, and oncology and will also appeal to more experienced practitioners and researchers and members ofapplied machine learning communities.
Machine Learning and Deep Learning Techniques for Medical Image Recognition
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Hardcover. Zustand: Brand New. 1st edition. 257 pages. 9.50x6.50x1.00 inches. In Stock.
Machine Learning and Deep Learning in Medical Data Analytics and Healthcare Applications
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Hardcover. Zustand: Brand New. 320 pages. 9.19x6.13x0.69 inches. In Stock.
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Verlag: Institution Of Engineering & Technology Jan 2024 2024
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - Medical imaging informatics play an important role in the effectiveness of present-day healthcare systems. Advancement of artificial intelligence, big data analytics, and internet of things technologies contribute greatly to various healthcare applications. Artificial intelligence techniques are con…tributing to improvements with traditionally human-based systems and ensuring that the accuracy of prediction and diagnosis is being continually enhanced. The development of reliable and accurate healthcare models is becoming ever more possible with the help of machine learning and deep learning technologies. Artificial intelligence has the power to solve many complex problems in medical imaging and is a technology that will help to design the future of many healthcare systems. This edited book highlights and addresses various issues in medical imaging and provides viable solutions utilising artificial intelligence and big data tools. This book discusses techniques, algorithms, and tools which help build and develop research practices, platforms, and applications in medical image informatics. Medical image enhancement, big data analytics and artificial intelligence models are discussed with relation to applications in the detection of cancer, autism, allergies and diabetes. The design and development of internet of medical things and virtual reality tools for mental health disorders are also explored. This book is suitable reading for researchers and scientists, in both academia and industry, working in computer science and engineering, machine learning, image processing, and healthcare technologies. Those in aligned professions, such as healthcare practitioners, administrators, designers and developers may also find the subject matter of interest.
