Medical images, in various formats, are used by clinicians to identify abnormalities or markers associated with certain conditions, such as cancers, diseases, abnormalities or other adverse health conditions. Deep learning algorithms use vast volumes of data to train the computer to recognise certain features in the images that are associated with the disease or condition that you wish to identify.

Whilst analysing the images by eye can take a lot of time, deep learning algorithms have the benefit of reviewing medical images at a faster rate than a human can, which aids the clinician, speeding up diagnoses and freeing up clinicians' time for other duties.

Deep Learning in Medical Image Processing and Analysis introduces the fundamentals of deep learning for biomedical image analysis for applications including ophthalmology, cancer detection and heart disease. The book considers the principles of multi-instance feature selection, swarm optimisation, parallel processing models, artificial neural networks, support vector machines, as well as their design and optimisation, in biomedical applications. Topics such as data security, patient confidentiality, effectiveness and reliability will also be discussed.

Written by an international team of experts, this edited book covers principles and applications for industry and academic researchers, scientists, engineers, developers, and designers in the fields of machine learning, deep learning, AI, image processing, signal processing, computer science or related fields. It will also be of interest to standards bodies and regulators, and clinicians using deep learning models.

� propos des auteurs

Khaled Rabie is a reader at the Department of Engineering at Manchester Metropolitan University, UK. He is a senior member of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), a fellow of the UK Higher Education Academy and a fellow of the European Alliance for Innovation (EAI). He is an area editor of IEEE Wireless Communications Letters and an editor of IEEE Internet of Things Magazine.

Chandran Karthik is an associate professor of Mechatronics Engineering at Jyothi Engineering College, India. He is a member of the Association for Computing Machinery (ACM), the ACM Special Interest Group on Computer Human Interaction (SIGCHI), and a senior member in IEEE, member in the IEEE Robotics and Automation Society. His research interests include medical robots, sensors, automation, machine learning and artificial intelligence-based optimization for robotics design.

Subrata Chowdhury is with the Sreenivasa Institute of Technology and Management Studies, Chittoor, Andhra Pradesh, India. He has edited five books in association with the CRC Press and others. He has published more than 50 articles in international and reputed journals. His research interests include data mining, big data, machine learning, quantum computing, fuzzy logic, AI, edge computing, swarm intelligence, and healthcare. He is also an IEEE member.

Pushan Kumar Dutta is an assistant professor at Amity University Kolkata with experience in book editing, proofreading, and research publication. He has published in IEEE conference and Scopus journals. He received the Best Young Faculty in Engineering award from Venus International Foundation Awards (2018) and the Young Researcher Award from IOSRD, India (2018). He is a senior member of IEEE and IET. His research interests include AI, machine ethics, and intelligent systems for biomedical applications.

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Informations standardis�es sur la r�tractation

Droit de r�tractation:

Vous avez le droit de vous r�tracter du pr�sent contrat sans donner de motif dans un d�lai de quatorze jours.

Le d�lai de r�tractation expire quatorze jours apr�s le jour o� vous-m�me, ou un tiers autre que le transporteur et d�sign� par vous, prend physiquement possession du dernier bien, lot ou pi�ce.

Pour exercer le droit de r�tractation, vous devez nous Revaluation Books, Exstowe, Exton, EX3 0PP, Exeter, United Kingdom, 44 1179083586, notifier votre d�cision de r�tractation du pr�sent contrat au moyen d'une d�claration d�nu�e d'ambigu�t� (par exemple, lettre envoy�e par la poste, t�l�copie ou courrier �lectronique). Vous pouvez utiliser le mod�le de formulaire de r�tractation mais ce n'est pas obligatoire. Vous pouvez �galement remplir et transmettre une d�claration claire � cette fin sur notre site internet � �Vos commandes� dans �Votre compte�. Si vous utilisez cette option, nous vous enverrons sans d�lai un accus� de r�ception de la r�tractation sur un support durable (par exemple, par courriel).

Pour que le d�lai de r�tractation soit respect�, il suffit que vous transmettiez votre communication relative � l'exercice du droit de r�tractation avant l'expiration du d�lai de r�tractation.

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Nous pouvons diff�rer le remboursement jusqu'� ce que nous ayons re�u le bien ou jusqu'� ce que vous ayez fourni une preuve d'exp�dition du bien, la date retenue �tant celle du premier de ces faits.

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