Medical Data Processing and Analysis
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Aggiungere al carrelloVenduto da AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Aggiungere al carrellonach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Medical data can be defined as obtaining information from patients (such as signals, images, sounds, chemical components and their concentration, body temperature, respiratory rate, blood pressure, and different treatment measurements) to quantify the patient's status and disease stage. Computer-aided diagnostic (CAD) systems use classical image processing, computer vision, machine learning, and deep learning methods for image analysis. Using image classification or segmentation algorithms, they find a region of interest (ROI) pointing to a specific location within the given image or an outcome of interest in the form of a label pointing to a diagnosis or prognosis. Computer science, with the evolution of artificial intelligence and machine learning techniques, facilitates the modeling and interpretation of results-from carrying out measurements to experiments and observations. Employing technological tools for collection, processing, and analysis incorporates understanding the patient's status and developing the treatment plan. Achieving highly accurate models requires a huge dataset. This issue can be solved by having enough knowledge around medical data processing and their analysis. This book shows state-of-the-art research in the field of medical data processing and analysis. The medical data are represented in signals, images, raw data, protein sequences, etc. Processing and analysis of any kind can indicate specific issues in the medical sector such as diagnosis, detection, prediction, and segmentation to enhance the visualization of the processed data.
Codice articolo 9783036580685
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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