Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde, avec un taux de mortalité élevé. La détection précoce et la classification précise du cancer du sein sont essentielles pour améliorer la survie des patientes et permettre une intervention clinique opportune. Les techniques d'apprentissage automatique ont été largement appliquées à l'analyse des données diagnostiques provenant de la mammographie, de l'échographie, de l'imagerie par résonance magnétique et des examens histopathologiques. Les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique utilisent des caractéristiques artisanales classées par des algorithmes tels que les machines à vecteurs de support et les forêts aléatoires, tandis que les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs, apprennent automatiquement des représentations de caractéristiques discriminantes à partir de données brutes. Des études expérimentales montrent que ces modèles peuvent distinguer efficacement les lésions bénignes et malignes avec une grande précision, aidant ainsi les radiologues à établir un diagnostic précoce.
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Paperback. Etat : new. Paperback. Le cancer du sein est le cancer le plus frequent chez les femmes dans le monde, avec un taux de mortalite eleve. La detection precoce et la classification precise du cancer du sein sont essentielles pour ameliorer la survie des patientes et permettre une intervention clinique opportune. Les techniques d'apprentissage automatique ont ete largement appliquees a l'analyse des donnees diagnostiques provenant de la mammographie, de l'echographie, de l'imagerie par resonance magnetique et des examens histopathologiques. Les methodes traditionnelles d'apprentissage automatique utilisent des caracteristiques artisanales classees par des algorithmes tels que les machines a vecteurs de support et les forets aleatoires, tandis que les modeles d'apprentissage profond, en particulier les reseaux neuronaux convolutifs, apprennent automatiquement des representations de caracteristiques discriminantes a partir de donnees brutes. Des etudes experimentales montrent que ces modeles peuvent distinguer efficacement les lesions benignes et malignes avec une grande precision, aidant ainsi les radiologues a etablir un diagnostic precoce. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786209720802
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde, avec un taux de mortalité élevé. La détection précoce et la classification précise du cancer du sein sont essentielles pour améliorer la survie des patientes et permettre une intervention clinique opportune. Les techniques d'apprentissage automatique ont été largement appliquées à l'analyse des données diagnostiques provenant de la mammographie, de l'échographie, de l'imagerie par résonance magnétique et des examens histopathologiques. Les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique utilisent des caractéristiques artisanales classées par des algorithmes tels que les machines à vecteurs de support et les forêts aléatoires, tandis que les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs, apprennent automatiquement des représentations de caractéristiques discriminantes à partir de données brutes. Des études expérimentales montrent que ces modèles peuvent distinguer efficacement les lésions bénignes et malignes avec une grande précision, aidant ainsi les radiologues à établir un diagnostic précoce. 100 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786209720802
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde, avec un taux de mortalité élevé. La détection précoce et la classification précise du cancer du sein sont essentielles pour améliorer la survie des patientes et permettre une intervention clinique opportune. Les techniques d'apprentissage automatique ont été largement appliquées à l'analyse des données diagnostiques provenant de la mammographie, de l'échographie, de l'imagerie par résonance magnétique et des examens histopathologiques. Les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique utilisent des caractéristiques artisanales classées par des algorithmes tels que les machines à vecteurs de support et les forêts aléatoires, tandis que les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs, apprennent automatiquement des représentations de caractéristiques discriminantes à partir de données brutes. Des études expérimentales montrent que ces modèles peuvent distinguer efficacement les lésions bénignes et malignes avec une grande précision, aidant ainsi les radiologues à établir un diagnostic précoce. N° de réf. du vendeur 9786209720802
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Paperback. Etat : new. Paperback. Le cancer du sein est le cancer le plus frequent chez les femmes dans le monde, avec un taux de mortalite eleve. La detection precoce et la classification precise du cancer du sein sont essentielles pour ameliorer la survie des patientes et permettre une intervention clinique opportune. Les techniques d'apprentissage automatique ont ete largement appliquees a l'analyse des donnees diagnostiques provenant de la mammographie, de l'echographie, de l'imagerie par resonance magnetique et des examens histopathologiques. Les methodes traditionnelles d'apprentissage automatique utilisent des caracteristiques artisanales classees par des algorithmes tels que les machines a vecteurs de support et les forets aleatoires, tandis que les modeles d'apprentissage profond, en particulier les reseaux neuronaux convolutifs, apprennent automatiquement des representations de caracteristiques discriminantes a partir de donnees brutes. Des etudes experimentales montrent que ces modeles peuvent distinguer efficacement les lesions benignes et malignes avec une grande precision, aidant ainsi les radiologues a etablir un diagnostic precoce. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786209720802
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde, avec un taux de mortalité élevé. La détection précoce et la classification précise du cancer du sein sont essentielles pour améliorer la survie des patientes et permettre une intervention clinique opportune. Les techniques d'apprentissage automatique ont été largement appliquées à l'analyse des données diagnostiques provenant de la mammographie, de l'échographie, de l'imagerie par résonance magnétique et des examens histopathologiques. Les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique utilisent des caractéristiques artisanales classées par des algorithmes tels que les machines à vecteurs de support et les forêts aléatoires, tandis que les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs, apprennent automatiquement des représentations de caractéristiques discriminantes à partir de données brutes. Des études expérimentales montrent que ces modèles peuvent distinguer efficacement les lésions bénignes et malignes avec une grande précision, aidant ainsi les radiologues à établir un diagnostic précoce.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 100 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786209720802
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Taschenbuch. Etat : Neu. Détection précoce et classification du cancer du sein à l'aide de la ML | P. Narasimhaiah (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2026 | Editions Notre Savoir | EAN 9786209720802 | Verantwortliche Person für die EU: Editions Notre Savoir, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 134664884
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