Predictive Intelligence in Biomedical and Health Informatics
Lingua: inglese
Editore: De Gruyter, 2020
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Predictive Intelligence in Biomedical and Health Informatics focuses on imaging, computer-aided diagnosis and therapy as well as intelligent biomedical image processing and analysis. It develops computational models, methods and tools for biomedical engineering related to computer-aided diagnostics (CAD), computer-aided surgery (CAS), computational anatomy and bioinformatics. Large volumes of complex data are often a key feature of biomedical and engineering problems and computational intelligence helps to address such problems. Practical and validated solutions to hard biomedical and engineering problems can be developed by the applications of neural networks, support vector machines, reservoir computing, evolutionary optimization, biosignal processing, pattern recognition methods and other techniques to address complex problems of the real world.
Codice articolo 9783110676082
- Titolo
- Predictive Intelligence in Biomedical and Health Informatics
- Autore
- Rajshree Srivastava
- Editore
- De Gruyter
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3110676087
- ISBN 13
- 9783110676082
- Peso dell'articolo
- 533 grammi
- Dimensioni
- 246x175x17 mm
- Serie
- Libro 2 di 3: Intelligent Biomedical Data Analysis
Predictive Intelligence in Biomedical and Health Informatics focuses on imaging, computer-aided diagnosis and therapy as well as intelligent biomedical image processing and analysis. It develops computational models, methods and tools for biomedical engineering related to computer-aided diagnostics (CAD), computer-aided surgery (CAS), computational anatomy and bioinformatics. Large volumes of complex data are often a key feature of biomedical and engineering problems and computational intelligence helps to address such problems. Practical and validated solutions to hard biomedical and engineering problems can be developed by the applications of neural networks, support vector machines, reservoir computing, evolutionary optimization, biosignal processing, pattern recognition methods and other techniques to address complex problems of the real world.
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Informazioni sull’autore
R. Srivastava, DIT Univ., A. Khanna, Agrasen Institute, S.Bhattacharyya, RCC Institute, India; N. Nhu, Duy Tan Univ., Vietnam.
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AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
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