Deep Learning in Healthcare Paradigms and Applications
-
- Hardcover
- Taschenbuch ausgewählt
- eBook
-
Sprache:Englisch
157,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
27.11.2020
Abbildungen
XIV, 218 p. 114 illus., 90 illus. in color.
Herausgeber
Yen-Wei Chen + weitereVerlag
SpringerSeitenzahl
218
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,3 cm
Gewicht
359 g
Auflage
20001 Auflage 1st ed. 2020
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-030-32608-1
This book provides a comprehensive overview of deep learning (DL) in medical and healthcare applications, including the fundamentals and current advances in medical image analysis, state-of-the-art DL methods for medical image analysis and real-world, deep learning-based clinical computer-aided diagnosis systems.
Deep learning (DL) is one of the key techniques of artificial intelligence (AI) and today plays an important role in numerous academic and industrial areas. DL involves using a neural network with many layers (deep structure) between input and output, and its main advantage of is that it can automatically learn data-driven, highly representative and hierarchical features and perform feature extraction and classification on one network. DL can be used to model or simulate an intelligent system or process using annotated training data.
Recently, DL has become widely used in medical applications, such as anatomic modelling, tumour detection, disease classification, computer-aided diagnosis and surgical planning. This book is intended for computer science and engineering students and researchers, medical professionals and anyone interested using DL techniques.
Ein neues Kapitel für Ihre Bücher
Ein neues Kapitel für Ihre Bücher
Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten Sie dafür eine Thalia Geschenkkarte.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice