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Machine Learning for Brain Disorders ISBN 13 : 9781071631942

Machine Learning for Brain Disorders - Couverture rigide

 
9781071631942: Machine Learning for Brain Disorders

Synopsis

This Open Access volume provides readers with an up-to-date and comprehensive guide to both methodological and applicative aspects of machine learning (ML) for brain disorders. The chapters in this book are organized into five parts. Part One presents the fundamentals of ML. Part Two looks at the main types of data used to characterize brain disorders, including clinical assessments, neuroimaging, electro- and magnetoencephalography, genetics and omics data, electronic health records, mobile devices, connected objects and sensors. Part Three covers the core methodologies of ML in brain disorders and the latest techniques used to study them. Part Four is dedicated to validation and datasets, and Part Five discusses applications of ML to various neurological and psychiatric disorders. In the Neuromethods series style, chapters include the kind of detail and key advice from the specialists needed to get successful results in your laboratory.

Comprehensive and cutting, Machine Learning for Brain Disorders is a valuable resource for researchers and graduate students who are new to this field, as well as experienced researchers who would like to further expand their knowledge in this area. This book will be useful to students and researchers from various backgrounds such as engineers, computer scientists, neurologists, psychiatrists, radiologists, and neuroscientists.



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9781071631973: Machine Learning for Brain Disorders

Edition présentée

ISBN 10 :  1071631977 ISBN 13 :  9781071631973
Editeur : Springer-Verlag New York Inc., 2023
Couverture souple

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Edité par Humana, 2023
ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Edité par Springer US, 2023
ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Includes cutting-edge methods and protocolsProvides step-by-step detail essential for reproducible resultsContains key notes and implementation advice from the expertsThis volume is Open AccessThis Open Access volume provi. N° de réf. du vendeur 807955801

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Edité par Humana, 2023
ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Olivier Colliot
Edité par Springer US Jul 2023, 2023
ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This Open Access volume provides readers with an up-to-date and comprehensive guide to both methodological and applicative aspects of machine learning (ML) for brain disorders. The chapters in this book are organized into five parts. Part One presents the fundamentals of ML. Part Two looks at the main types of data used to characterize brain disorders, including clinical assessments, neuroimaging, electro- and magnetoencephalography, genetics and omics data, electronic health records, mobile devices, connected objects and sensors. Part Three covers the core methodologies of ML in brain disorders and the latest techniques used to study them. Part Four is dedicated to validation and datasets, and Part Five discusses applications of ML to various neurological and psychiatric disorders. In the Neuromethods series style, chapters include the kind of detail and key advice from the specialists needed to get successful results in your laboratory.Comprehensive and cutting, Machine Learning for Brain Disorders is a valuable resource for researchers and graduate students who are new to this field, as well as experienced researchers who would like to further expand their knowledge in this area. This book will be useful to students and researchers from various backgrounds such as engineers, computer scientists, neurologists, psychiatrists, radiologists, and neuroscientists. 1080 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781071631942

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Olivier Colliot
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ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne

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Buch. Etat : Neu. Neuware -This Open Access volume provides readers with an up-to-date and comprehensive guide to both methodological and applicative aspects of machine learning (ML) for brain disorders. The chapters in this book are organized into five parts. Part One presents the fundamentals of ML. Part Two looks at the main types of data used to characterize brain disorders, including clinical assessments, neuroimaging, electro- and magnetoencephalography, genetics and omics data, electronic health records, mobile devices, connected objects and sensors. Part Three covers the core methodologies of ML in brain disorders and the latest techniques used to study them. Part Four is dedicated to validation and datasets, and Part Five discusses applications of ML to various neurological and psychiatric disorders. In the Neuromethods series style, chapters include the kind of detail and key advice from the specialists needed to get successful results in your laboratory.Comprehensive and cutting, Machine Learning for Brain Disorders is a valuable resource for researchers and graduate students who are new to this field, as well as experienced researchers who would like to further expand their knowledge in this area. This book will be useful to students and researchers from various backgrounds such as engineers, computer scientists, neurologists, psychiatrists, radiologists, and neuroscientists.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 1080 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781071631942

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Olivier Colliot
Edité par Springer US, 2023
ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne

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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This Open Access volume provides readers with an up-to-date and comprehensive guide to both methodological and applicative aspects of machine learning (ML) for brain disorders. The chapters in this book are organized into five parts. Part One presents the fundamentals of ML. Part Two looks at the main types of data used to characterize brain disorders, including clinical assessments, neuroimaging, electro- and magnetoencephalography, genetics and omics data, electronic health records, mobile devices, connected objects and sensors. Part Three covers the core methodologies of ML in brain disorders and the latest techniques used to study them. Part Four is dedicated to validation and datasets, and Part Five discusses applications of ML to various neurological and psychiatric disorders. In the Neuromethods series style, chapters include the kind of detail and key advice from the specialists needed to get successful results in your laboratory.Comprehensive and cutting, Machine Learning for Brain Disorders is a valuable resource for researchers and graduate students who are new to this field, as well as experienced researchers who would like to further expand their knowledge in this area. This book will be useful to students and researchers from various backgrounds such as engineers, computer scientists, neurologists, psychiatrists, radiologists, and neuroscientists. N° de réf. du vendeur 9781071631942

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Colliot, Olivier (EDT)
Edité par Humana, 2023
ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Colliot, Olivier (EDT)
Edité par Humana, 2023
ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni

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ISBN 10 : 1071631942 ISBN 13 : 9781071631942
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Colliot, Olivier (EDT)
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