I dati medici possono essere definiti come ottenere informazioni dai pazienti (come segnali, immagini, suoni, componenti chimici e loro concentrazione, temperatura corporea, frequenza respiratoria, pressione sanguigna e diverse misurazioni del trattamento) per quantificare lo stato del paziente e lo stadio della malattia. I sistemi di diagnostica assistita da computer (CAD) utilizzano metodi classici di elaborazione delle immagini, visione artificiale, apprendimento automatico e deep learning per l'analisi delle immagini. Utilizzando algoritmi di classificazione o segmentazione delle immagini, trovano una regione di interesse (ROI) che punta a una posizione specifica all'interno dell'immagine data o un risultato di interesse sotto forma di un'etichetta che punta a una diagnosi o prognosi. L'informatica, con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale e delle tecniche di machine learning, facilita la modellazione e l'interpretazione dei risultati, dall'esecuzione di misurazioni agli esperimenti e alle osservazioni. L'impiego di strumenti tecnologici per la raccolta, l'elaborazione e l'analisi incorpora la comprensione dello stato del paziente e lo sviluppo del piano di trattamento. Il raggiungimento di modelli altamente accurati richiede un enorme set di dati. Questo problema può essere risolto avendo una conoscenza sufficiente dell'elaborazione dei dati medici e della loro analisi. Questo libro mostra la ricerca all'avanguardia nel campo dell'elaborazione e dell'analisi dei dati medici. I dati medici sono rappresentati in segnali, immagini, dati grezzi, sequenze proteiche, ecc. Elaborazioni e analisi di qualsiasi tipo possono indicare tematiche specifiche del settore medico come diagnosi, rilevazione, previsione e segmentazione per migliorare la visualizzazione dei dati trattati
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