Computational Analysis and Deep Learning for Medical Care : Principles, Methods, and Applications
Overview
In diesem Werk wird beschrieben, wie Deep Learning im Gesundheitswesen mit Bild- oder Textinformationen zum Treffen sinnvoller Entscheidungen beitragen kann. Derzeit besteht in der medizinischen Bildverarbeitung ein zunehmender Bedarf an zuverl ssigen Deep-Learning-Modellen wie neuronalen Netzen, Convolutional Neural Networks, Backpropagation und rekurrenten neuronalen Netzen beispielsweise f r die Einf rbung schwarz-wei er R ntgenbilder, automatische maschinelle bersetzungen, die Objektklassifizierung auf Fotos/Bildern (CT-Scan), die Anzeige von Schrift oder n tzlichen Daten (EKG), die Erstellung von Bildunterschriften usw. Zuverl ssige Deep-Learning-Methoden, die zu einer besseren Wahrnehmung oder besseren Ergebnissen beitragen, sind somit ein wichtiger Faktor f r digitale Anwendungen im Gesundheitswesen, die zu den Herausforderungen der heutigen Zeit z hlen. Vor diesem Hintergrund pr sentiert das Werk auf Grundlage von Beitr gen aus aller Welt zuverl ssige Modelle f r Deep Learning oder Deep Neural Networks, die f r Anwendungen im Gesundheitswesen genutzt werden. Nach einer Einf hrung in das Thema werden die Voraussetzungen, die Bedeutung, Probleme und Herausforderungen der aktuell verf gbaren Deep-Learning-Modelle dargestellt (einschlie lich innovativer Deep-Learning-Algorithmen/-Modelle von Medicare f r die Heilung von Krankheiten), und es werden die Chancen f r unterschiedliche Forschungsgemeinschaften sowie etliche Forschungsl cken bei Deep-Learning-Modellen (f r Anwendungen im Gesundheitswesen) aufgezeigt.
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Details
- ISBN-13: 9781119785729
- ISBN-10: 1119785723
- Publisher: Wiley-Scrivener
- Publish Date: August 2021
- Dimensions: 9.34 x 6.33 x 1.24 inches
- Shipping Weight: 1.87 pounds
- Page Count: 528
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