Computational Analysis and Deep Learning for Medical Care : Principles, Methods, and Applications /
Contiene: 1) Aprendizaje profundo y sus modelos: 1) CNN: una revisión de modelos, aplicaciones de segmentación de IVD; 2) Técnicas de sugerencia de consulta de palabras clave conscientes de la ubicación con perspectiva de inteligencia artificial; 3) Identificación de una arquitectura de aprendizaje...
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Libro |
| Lingua: | inglese |
| Pubblicazione: |
Hoboken, EUA :
Wiley,
2021, c2021
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | Ver documento en línea |
| Tags: |
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
| Riassunto: | Contiene: 1) Aprendizaje profundo y sus modelos: 1) CNN: una revisión de modelos, aplicaciones de segmentación de IVD; 2) Técnicas de sugerencia de consulta de palabras clave conscientes de la ubicación con perspectiva de inteligencia artificial; 3) Identificación de una arquitectura de aprendizaje por transferencia adecuada para la clasificación: un estudio de caso con tumores vivos; 4) Optimización y recuperación de contenido basada en aprendizaje profundo, indexación y enfoque de aprendizaje métrico para imágenes médicas. II. Aplicaciones del aprendizaje profundo: 5) Aprendizaje profundo para informática clínica y de la salud; 6) Segmentación de imágenes biomédicas mediante métodos de aprendizaje profundo; 7) Reconocimiento de caracteres manuscritos multilingües mediante aprendizaje profundo; 8) Plataforma de detección de enfermedades mediante procesamiento de imágenes a través de OpenCV; 9) Diagnóstico asistido por computadora de fibrosis hepática en pacientes con hepatitis mediante red neuronal convolucional. III. Futuros modelos de aprendizaje profundo: 10) Predicción de cáncer de pulmón en la perspectiva del aprendizaje profundo; 11) Detección y clasificación de lesiones para el diagnóstico de cáncer de mama basado en CNN profundas a partir de datos mamográficos digitales; 12) Análisis de predicción de salud mediante métodos y aplicaciones de aprendizaje profundo; 13) Vida asistida ambiental de ancianos discapacitados en un hogar inteligente mediante predicción de comportamiento: un sistema de predicción de aprendizaje profundo confiable; 14) Herramienta de diagnóstico temprano para la enfermedad de Alzheimer mediante 3D Slicer. IV. Aprendizaje profundo: importancia y desafíos para otros sectores: 15) Aprendizaje profundo para la atención médica: problemas, desafíos y oportunidades; 16) Un análisis de perspectiva de las técnicas de regularización y optimización en el aprendizaje automático; 17) Técnicas de predicción basadas en aprendizaje profundo para la atención médica: oportunidades y desafíos; 18) Aprendizaje automático y aprendizaje profundo: problemas abiertos y direcciones de investigación futuras para los próximos 10 años. |
|---|---|
| Descrizione fisica: | 1 libro electrónico en línea (XX, 497 p.) 1 recurso en línea |
| Pubblico: | Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática |
| ISBN: | 9781119785743 |
| Accesso: | Licencias ilimitadas |