Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Aug 2024, 2024
- Livre relié
- Neuf
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book explores cutting-edge medical imaging advancements and their applications in clinical decision-making. The book contains various topics, methodologies, and applications, providing readers with a comprehensive understanding of the field's current state and prospects. It begins with exploring domain adaptation in medical imaging and evaluating the effectiveness of transfer learning to overcome challenges associated with limited labeled data. The subsequent chapters delve into specific applications, such as improving kidney lesion classification in CT scans, elevating breast cancer research through attention-based U-Net architecture for segmentation and classifying brain MRI images for neurological disorders. Furthermore, the book addresses the development of multimodal machine learning models for brain tumor prognosis, the identification of unique dermatological signatures using deep transfer learning, and the utilization of generative adversarial networks to enhance breast cancer detection systems by augmenting mammogram images. Additionally, the authors present a privacy-preserving approach for breast cancer risk prediction using federated learning, ensuring the confidentiality and security of sensitive patient data. This book brings together a global network of experts from various corners of the world, reflecting the truly international nature of its research.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 288 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9789819739653
- Titre
- Data-Driven Clinical Decision-Making Using Deep Learning in Imaging
- Auteur
- M. F. Mridha
- Éditeur
- Springer, Springer Aug 2024
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9819739659
- ISBN à 13 chiffres
- 9789819739653
- Poids de l'article
- 652 grammes
- Dimensions
- 241x160x21 mm
This book explores cutting-edge medical imaging advancements and their applications in clinical decision-making. The book contains various topics, methodologies, and applications, providing readers with a comprehensive understanding of the field's current state and prospects. It begins with exploring domain adaptation in medical imaging and evaluating the effectiveness of transfer learning to overcome challenges associated with limited labeled data. The subsequent chapters delve into specific applications, such as improving kidney lesion classification in CT scans, elevating breast cancer research through attention-based U-Net architecture for segmentation and classifying brain MRI images for neurological disorders. Furthermore, the book addresses the development of multimodal machine learning models for brain tumor prognosis, the identification of unique dermatological signatures using deep transfer learning, and the utilization of generative adversarial networks to enhance breast cancer detection systems by augmenting mammogram images. Additionally, the authors present a privacy-preserving approach for breast cancer risk prediction using federated learning, ensuring the confidentiality and security of sensitive patient data. This book brings together a global network of experts from various corners of the world, reflecting the truly international nature of its research.
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À propos de l’auteur
M. F. Mridha (Senior Member, IEEE) is currently working as Associate Professor at the Department of Computer Science, American International University-Bangladesh (AIUB). Before that he worked as Associate Professor and Chairman in the Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University of Business and Technology (BUBT). He also worked as CSE Department Faculty Member at the University of Asia Pacific and as Graduate Head from 2012 to 2019. He received his Ph.D. in AI/ML from Jahangirnagar University in the year 2017. His research experience, within both academia and industry, results in over 150 journal and conference publications. His research work contributed to the reputed Journal of Scientific Reports Nature, Knowledge-Based Systems, Artificial Intelligence Review, Engineering Applications of Artificial Intelligence, IEEE Access, Sensors, Cancers, Biology and Applied Sciences, etc. He has served as Program Committee Member in several international conferences/workshops. He served as Academic Editor of several journals including PLOS ONE Journal. He has served as Reviewer of reputed journals like IEEE Transactions on Neural Networks, IEEE Access, Knowledge Base System, Expert System, Bioinformatics, Springer Nature, etc. and PC Member of many international conferences like ICCIT, HONET, ICIEV, IJCCI, ICAEE, ICCAIE, ICSIPA, SCORED, ISIEA, APACE, ICOS, ISCAIE, BEIAC, ISWTA, IC3e, ISWTA, CoAST, icIVPR, ICSCT, 3ICT, DATA21, etc.
Nilanjan Dey is Associate Professor at the Department of Computer Science and Engineering, Techno International New Town, Kolkata, India. He is Visiting Fellow at the University of Reading, UK. He also holds a position of Adjunct Professor at Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Vietnam. Previously, he held an honorary position of Visiting Scientist at Global Biomedical Technologies Inc., CA, USA (2012-2015). He was awarded his Ph.D. from Jadavpur University in 2015. He is Editor-in-Chief of the International Journal of Ambient Computing and Intelligence, IGI Global, USA. He is Series Co-editor of Springer Tracts in Nature-Inspired Computing (Springer Nature), Data-Intensive Research (Springer Nature), and Advances in Ubiquitous Sensing Applications for Healthcare (Elsevier). He is Associate Editor of IET Image Processing and Editorial Board Member of Complex & Intelligent Systems, Springer Nature, Applied Soft Computing, Elsevier, etc. He is having 35 authored books and over 300 publications in the area of medical imaging, machine learning, computer-aided diagnosis, data mining, etc. He is Fellow of IETE and Senior Member of IEEE.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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