Título: Computational Analysis and Deep Learning for Medical Care - Principles, Methods, and Applications
Autor: Amit Kumar Tyagi
Sinopse: This book discuss how deep learning can help healthcare images or text data in making useful decisions". For that, the need of reliable deep learning models like Neural networks, Convolutional neural network, Backpropagation, Recurrent neural network is increasing in medical image processing, i.e., in Colorization of Black and white images of X-Ray, automatic machine translation, object classification in photographs / images (CT-SCAN), character or useful generation (ECG), image caption generation, etc. Hence, Reliable Deep Learning methods for perception or producing belter results are highly effective for e-healthcare applications, which is the challenge of today. For that, this book provides some reliable deep leaning or deep neural networks models for healthcare applications via receiving chapters from around the world. In summary, this book will cover introduction, requirement, importance, issues and challenges, etc., faced in available current deep learning models (also include innovative deep learning algorithms/ models for curing disease in Medicare) and provide opportunities for several research communities with including several research gaps in deep learning models (for healthcare applications). Acabamento: Hardcover. Peso: 600g. Dimensões: 23.6 x 16.3 x 3.5.
Contexto da obra
Dentro do catálogo, este livro pode ser situado a partir do tema, da autoria e da proposta editorial. “Computational Analysis and Deep Learning for Medical Care – Principles, Methods, and Applications”, de Amit Kumar Tyagi, publicado pela editora Wiley, em 2021 e com 528 páginas, integra a categoria Inteligência Artificial. Esse enquadramento pode tornar mais clara a proposta do livro e o tipo de interesse que ele costuma despertar.
Editora: Wiley
Páginas: 528
Ano: 2021
Edição: 1ª EDIÇÃO
Linguagem: Inglês
ISBN:
ISBN13: 9781119785729
Sobre a editora
Os livros da editora Wiley oferecem uma leitura que combina rigor técnico e aplicabilidade prática, frequentemente focada em temas como negócios, finanças, tecnologia e ciências exatas. A experiência de leitura varia entre obras didáticas, com instruções passo a passo e exemplos ilustrados, e análises aprofundadas que exploram desde estratégias empresariais até fundamentos científicos. O tom é predominantemente informativo e direto, com ritmo que privilegia o aprendizado estruturado, ainda que haja espaço para narrativas que trazem histórias reais e casos de estudo. O catálogo revela uma preferência por textos que dialogam com profissionais, estudantes e leitores interessados em aprimorar habilidades específicas, seja em vendas, programação, contabilidade ou desenvolvimento pessoal.
