نام کتاب: Deep Learning Techniques For Biomedical And Health Informatics
نویسنده: Basant Agarwal و Valentina Emilia Balas و Lakhmi C. Jain و Ramesh Chandra Poonia و Manisha Sharma
ویرایش: ۱
سال انتشار: ۲۰۲۰
کد ISBN کتاب: ۰۱۲۸۱۹۰۶۱۲, ۹۷۸۰۱۲۸۱۹۰۶۱۶
فرمت: PDF
تعداد صفحه: ۳۷۸
انتشارات: Academic Pr
Description About Book Deep Learning Techniques For Biomedical And Health Informatics From Amazon
Deep Learning Techniques for Biomedical and Health Informatics provides readers with the state-of-the-art in deep learning-based methods for biomedical and health informatics. The book covers not only the best-performing methods, it also presents implementation methods. The book includes all the prerequisite methodologies in each chapter so that new researchers and practitioners will find it very useful. Chapters go from basic methodology to advanced methods, including detailed descriptions of proposed approaches and comprehensive critical discussions on experimental results and how they are applied to Biomedical Engineering, Electronic Health Records, and medical image processing.
Examines a wide range of Deep Learning applications for Biomedical Engineering and Health Informatics, including Deep Learning for drug discovery, clinical decision support systems, disease diagnosis, prediction and monitoringDiscusses Deep Learning applied to Electronic Health Records (EHR), including health data structures and management, deep patient similarity learning, natural language processing, and how to improve clinical decision-makingProvides detailed coverage of Deep Learning for medical image processing, including optimizing medical big data, brain image analysis, brain tumor segmentation in MRI imaging, and the future of biomedical image analysis
درباره کتاب Deep Learning Techniques For Biomedical And Health Informatics ترجمه شده از گوگل
تکنیک های یادگیری عمیق برای پزشکی و بهداشت انفورماتیک خوانندگان را با دولت از هنر در روش عمیق مبتنی بر یادگیری انفورماتیک پزشکی و سلامت فراهم می کند. این کتاب را پوشش می دهد نه تنها روش بهترین عملکرد، آن را نیز ارائه روش پیاده سازی. این کتاب شامل تمام روش های پیش نیاز در هر فصل به طوری که محققان و پژوهشگران جدید پیدا خواهد کرد آن بسیار مفید است. فصل از روش اساسی برای روش های پیشرفته، از جمله شرح مفصلی از روش های پیشنهادی و مباحث انتقادی جامع در نتایج تجربی و چگونه آنها را به مهندسی پزشکی، پرونده الکترونیک سلامت، و پردازش تصویر پزشکی استفاده شود است.
در مورد بررسی یک طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی یادگیری عمیق برای مهندسی پزشکی و بهداشت انفورماتیک، از جمله یادگیری عمیق برای کشف مواد مخدر، سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری بالینی، تشخیص بیماری، پیش بینی و monitoringDiscusses یادگیری عمیق اعمال شده به پرونده الکترونیک سلامت (EHR)، از جمله سازه های اطلاعات سلامت و مدیریت ، عمیق بیمار یادگیری شباهت، پردازش زبان طبیعی، و چگونه به بهبود بالینی تصمیم makingProvides پوشش دقیق از یادگیری عمیق برای پردازش تصویر پزشکی، از جمله بهینه سازی داده های پزشکی بزرگ، تجزیه و تحلیل تصویر مغز، مغز تقسیم بندی تومور در تصویربرداری MRI، و آینده پزشکی تجزیه و تحلیل تصویر
[box type=”info”]
جهت دسترسی به توضیحات این کتاب در Amazon اینجا کلیک کنید.
در صورت خراب بودن لینک کتاب، در قسمت نظرات همین مطلب گزارش دهید.
با خرید اشتراک، بدون محدودیت، کتاب دانلود کن!
