Machine Learning in Medical Imaging and Computer Vision
Nandal, Amita (EDT); Zhou, Liang (EDT); Dhaka, Arvind (EDT); Ganchev, Todor (EDT); Nait-abdesselam, Farid (EDT)
Langue : anglais
Edité par The Institution of Engineering and Technology, 2024
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- Titre
- Machine Learning in Medical Imaging and Computer Vision
- Auteur
- Nandal, Amita (EDT); Zhou, Liang (EDT); Dhaka, Arvind (EDT); Ganchev, Todor (EDT); Nait-abdesselam, Farid (EDT)
- Éditeur
- The Institution of Engineering and Technology
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- As New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1839535938
- ISBN à 13 chiffres
- 9781839535932
Medical images can highlight differences between healthy tissue and unhealthy tissue and these images can then be assessed by a healthcare professional to identify the stage and spread of a disease so a treatment path can be established. With machine learning techniques becoming more prevalent in healthcare, algorithms can be trained to identify healthy or unhealthy tissues and quickly differentiate between the two. Statistical models can be used to process numerous images of the same type in a fraction of the time it would take a human to assess the same quantity, saving time and money in aiding practitioners in their assessment.
This edited book discusses feature extraction processes, reviews deep learning methods for medical segmentation tasks, outlines optimisation algorithms and regularisation techniques, illustrates image classification and retrieval systems, and highlights text recognition tools, game theory, and the detection of misinformation for improving healthcare provision.
Machine Learning in Medical Imaging and Computer Vision provides state of the art research on the integration of new and emerging technologies for the medical imaging processing and analysis fields. This book outlines future directions for increasing the efficiency of conventional imaging models to achieve better performance in diagnoses as well as in the characterization of complex pathological conditions.
The book is aimed at a readership of researchers and scientists in both academia and industry in computer science and engineering, machine learning, image processing, and healthcare technologies and those in related fields.
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À propos de l’auteur
Amita Nandal is an Associate Professor in the Department of Computer and Communication Engineering, Manipal University Jaipur, India. She has authored or co-authored over 40 scientific articles in the area of image processing, wireless communication, and parallel architectures. Her research interests include image processing, machine learning, deep learning, and digital signal processing.
Liang Zhou is an Associate Professor at the Shanghai University of Medicine & Health Sciences, China. He received his PhD degree from the Donghua University, Shanghai, China, in 2012. His research interests are focused in the areas of big data analysis and machine learning with applications in the field of medicine and healthcare.
Arvind Dhaka is an Associate Professor in the Department of Computer and Communication Engineering, Manipal University Jaipur, India. He has authored or co-authored over 40 scientific articles in the area of image processing, wireless communication, and network security. His research interests include image processing, machine learning, wireless communication, and wireless sensor networks.
Todor Ganchev is a Professor in the Department of Computer Science and Engineering and the Head of the Artificial Intelligence Laboratory at the Technical University of Varna, Bulgaria. He has authored/co-authored over 180 publications in topics, including biometrics, physiological signal processing, machine learning and its applications. He is a senior member of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).
Farid Nait-Abdesselam is a Professor in the School of Science and Engineering at the University of Missouri Kansas City, USA. His research interests include security and privacy, networking, internet of things, and healthcare systems. He has authored/co-authored over 150 research papers in these areas.
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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.
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