دانلود کتاب روندهای مخرب در تشخیص به کمک رایانه (هوش محاسباتی چاپمن و هال/CRC و کاربردهای آن) بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید
نام کتاب : Disruptive Trends in Computer Aided Diagnosis (Chapman & Hall/CRC Computational Intelligence and Its Applications)
ویرایش : 1
عنوان ترجمه شده به فارسی : روندهای مخرب در تشخیص به کمک رایانه (هوش محاسباتی چاپمن و هال/CRC و کاربردهای آن)
سری :
نویسندگان : Rik Das (editor), Sudarshan Nandy (editor), Siddhartha Bhattacharyya (editor)
ناشر : Chapman and Hall/CRC
سال نشر : 2021
تعداد صفحات : 219
ISBN (شابک) : 0367493373 , 9780367493370
زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 18 مگابایت
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.
روندهای مخرب در تشخیص به کمک رایانه، تکنیکها و روشهای جدید را در حوزه طبقهبندی تصویر مبتنی بر محتوا و تکنیکهای یادگیری عمیق/ماشین یادگیری برای طراحی معماری تشخیصی کارآمد به کمک رایانه جمعآوری میکند. هدف از آن برجسته کردن چالشهای جدید و راهحلهای احتمالی در حوزه تشخیص به کمک رایانه برای ایجاد تعادل در محیط زیست پایدار است.
این جلد بر طراحی الگوریتمهای کارآمد برای پیشنهاد سیستمهای CAD برای کاهش چالشهای بیماریهای بحرانی در مراحل اولیه تمرکز دارد. روشهای جدید پیشرفته برای پیشبینی سیستمهای تشخیص خودکار مورد بررسی قرار میگیرند و در نتیجه محدودیتهای ناشی از کمبود دادههای آموزشی، حاشیهنویسی نمونه، شناسایی منطقه مورد علاقه، تقسیمبندی مناسب و غیره را نادیده میگیرند. تکنیکهای مختلف به چالشهای پیشرو در سیستمهای موجود میپردازند و از این طریق مراقبتهای بهداشتی و تشخیص دقیق بیمار را تسهیل میکنند.
ویژگی ها:
< /p>
حجم به بهره مندی از دانشجویان تحصیلات تکمیلی و محققین مشتاق در زمینه انفورماتیک پزشکی، علوم کامپیوتر و الکترونیک و مهندسی ارتباطات. علاوه بر این، این حجم همچنین به عنوان یک عامل راهنمایی برای پزشکان و رادیولوژیست ها در تشخیص دقیق بیماری ها در نظر گرفته شده است.
Disruptive Trends in Computer Aided Diagnosis collates novel techniques and methodologies in the domain of content based image classification and deep learning/machine learning techniques to design efficient computer aided diagnosis architecture. It is aimed to highlight new challenges and probable solutions in the domain of computer aided diagnosis to leverage balancing of sustainable ecology.
The volume focuses on designing efficient algorithms for proposing CAD systems to mitigate the challenges of critical illnesses at an early stage. State-of-the-art novel methods are explored for envisaging automated diagnosis systems thereby overriding the limitations due to lack of training data, sample annotation, region of interest identification, proper segmentation and so on. The assorted techniques addresses the challenges encountered in existing systems thereby facilitating accurate patient healthcare and diagnosis.
Features:
The volume would come to the benefit of both post-graduate students and aspiring researchers in the field of medical informatics, computer science and electronics and communication engineering. In addition, the volume is also intended to serve as a guiding factor for the medical practitioners and radiologists in accurate diagnosis of diseases.