دانلود کتاب Assessing COVID-19 and Other Pandemics and Epidemics using Computational Modelling and Data Analysis
کتاب ارزیابی کووید-19 و سایر همه گیری ها و اپیدمی ها با استفاده از مدل سازی محاسباتی و تجزیه و تحلیل داده ها نسخه زبان اصلی
دانلود کتاب ارزیابی کووید-19 و سایر همه گیری ها و اپیدمی ها با استفاده از مدل سازی محاسباتی و تجزیه و تحلیل داده ها بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد
توضیحاتی در مورد کتاب Assessing COVID-19 and Other Pandemics and Epidemics using Computational Modelling and Data Analysis
نام کتاب : Assessing COVID-19 and Other Pandemics and Epidemics using Computational Modelling and Data Analysis
ویرایش : 1st ed. 2022
عنوان ترجمه شده به فارسی : ارزیابی کووید-19 و سایر همه گیری ها و اپیدمی ها با استفاده از مدل سازی محاسباتی و تجزیه و تحلیل داده ها
سری :
نویسندگان : Subhendu Kumar Pani (editor), Sujata Dash (editor), Wellington P. dos Santos (editor), Syed Ahmad Chan Bukhari (editor), Francesco Flammini (editor)
ناشر : Springer
سال نشر : 2021
تعداد صفحات : 431
[416]
ISBN (شابک) : 303079752X , 9783030797522
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 10 Mb
بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.
توضیحاتی در مورد کتاب :
این کتاب به طور جامع موضوع COVID-19 و سایر تجزیه و تحلیل داده های همه گیر و اپیدمی را با استفاده از مدل سازی محاسباتی پوشش می دهد. انفورماتیک زیست پزشکی و بهداشتی یک زمینه تحقیق در حال ظهور در تقاطع علوم اطلاعات ، علوم کامپیوتر و مراقبت های بهداشتی است. دوران جدید همه گیر و اپیدمی به دلیل داده های پزشکی فراوان و به راحتی در دسترس که امکان تجزیه و تحلیل بیشتر را فراهم می کند ، فرصت ها و چالش های فوق العاده ای را به همراه می آورد. هدف از همه گیر و تحقیقات اپیدمی اطمینان از مراقبت های بهداشتی با کیفیت بالا ، کارآمد ، درمان بهتر و کیفیت زندگی با تجزیه و تحلیل کارآمد داده های پزشکی و مراقبت های بهداشتی فراوان از جمله داده های بیمار ، سوابق بهداشت الکترونیکی (EHR) و سبک زندگی است. در گذشته ، داشتن کارشناسان دامنه برای توسعه مدل هایی برای مراقبت های پزشکی یا مراقبت های بهداشتی ، یک الزام رایج بود. با این حال ، پیشرفت های اخیر در الگوریتم های یادگیری بازنمایی به ما این امکان را می دهد تا به طور خودکار الگوی و بازنمایی داده های داده شده را برای توسعه چنین مدل ها بیاموزیم. استخراج تصویر پزشکی ، یک منطقه تحقیقاتی جدید (به دلیل مقدار زیادی از تصاویر پزشکی) به طور فزاینده ای تولید می شود و به صورت دیجیتالی ذخیره می شود. این تصاویر به طور عمده به صورت: توموگرافی کامپیوتری (CT) ، اشعه ایکس ، تصویربرداری پزشکی هسته ای (PET ، SPECT) ، تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) و سونوگرافی است. تصاویر زیست پزشکی بیماران می توانند با استفاده از تکنیک های داده کاوی دیجیتالی شوند و ممکن است در پاسخ به چندین سؤال مهم و مهم مربوط به مراقبت های بهداشتی کمک کنند. استخراج تصویر در پزشکی می تواند به کشف روابط جدید بین داده ها و آشکار کردن اطلاعات جدید و مفید که می تواند برای دانشمندان و پزشکان زیست پزشکی مفید باشد ، کمک کند. رویکردهای پیشرفته برای برنامه های پزشکی و بهداشتی مبتنی بر داده کاوی برای محققان و پزشکانی که در زمینه های زیست پزشکی ، انفورماتیک سلامت و هوش مصنوعی کار می کنند ، از اهمیت زیادی برخوردار است.
توضیحاتی در مورد کتاب به زبان اصلی :
This book comprehensively covers the topic of COVID-19 and other pandemics and epidemics data analytics using computational modelling. Biomedical and Health Informatics is an emerging field of research at the intersection of information science, computer science, and health care. The new era of pandemics and epidemics bring tremendous opportunities and challenges due to the plentiful and easily available medical data allowing for further analysis. The aim of pandemics and epidemics research is to ensure high-quality, efficient healthcare, better treatment and quality of life by efficiently analyzing the abundant medical, and healthcare data including patient’s data, electronic health records (EHRs) and lifestyle. In the past, it was a common requirement to have domain experts for developing models for biomedical or healthcare. However, recent advances in representation learning algorithms allow us to automatically learn the pattern and representation of the given data for the development of such models. Medical Image Mining, a novel research area (due to its large amount of medical images) are increasingly generated and stored digitally. These images are mainly in the form of: computed tomography (CT), X-ray, nuclear medicine imaging (PET, SPECT), magnetic resonance imaging (MRI) and ultrasound. Patients’ biomedical images can be digitized using data mining techniques and may help in answering several important and critical questions related to health care. Image mining in medicine can help to uncover new relationships between data and reveal new and useful information that can be helpful for scientists and biomedical practitioners.
Assessing COVID-19 and Other Pandemics and Epidemics using Computational Modelling and Data Analysis will play a vital role in improving human life in response to pandemics and epidemics. The state-of-the-art approaches for data mining-based medical and health related applications will be of great value to researchers and practitioners working in biomedical, health informatics, and artificial intelligence..
پست ها تصادفی