Advanced Prognostic Predictive Modelling in Healthcare Data Analytics
Sorozatcím: Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies; 64;
-
8% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 192.59
-
81 696 Ft (77 806 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 8% (cc. 6 536 Ft off)
- Discounted price 75 161 Ft (71 582 Ft + 5% áfa)
81 696 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1st ed. 2021
- Kiadó Springer
- Megjelenés dátuma 2021. április 23.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9789811605376
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem311 oldal
- Méret 235x155 mm
- Súly 658 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 31 Illustrations, black & white; 106 Illustrations, color 215
Kategóriák
Rövid leírás:
This book discusses major technical advancements and research findings in the field of prognostic modelling in healthcare image and data analysis. The use of prognostic modelling as predictive models to solve complex problems of data mining and analysis in health care is the feature of this book. The book examines the recent technologies and studies that reached the practical level and becoming available in preclinical and clinical practices in computational intelligence. The main areas of interest covered in this book are highest quality, original work that contributes to the basic science of processing, analysing and utilizing all aspects of advanced computational prognostic modelling in healthcare image and data analysis.
TöbbHosszú leírás:
This book discusses major technical advancements and research findings in the field of prognostic modelling in healthcare image and data analysis. The use of prognostic modelling as predictive models to solve complex problems of data mining and analysis in health care is the feature of this book. The book examines the recent technologies and studies that reached the practical level and becoming available in preclinical and clinical practices in computational intelligence. The main areas of interest covered in this book are highest quality, original work that contributes to the basic science of processing, analysing and utilizing all aspects of advanced computational prognostic modelling in healthcare image and data analysis.
?The book offers a collection of literature review, and discussions of the methods in computer sciences, artificial intelligence, machine learning and may offer materials for graduate students in biomedical engineering and healthcare communications. I certainly will recommend this book for individuals in data and predictive modelling especially when they are quantitatively inclined as the prognostic modelling techniques rely on mathematical and or statistical formulations.? (Reuben Adatorwovor, ISCB News, iscb.info, June, 2022) Több
Tartalomjegyzék:
Data visualization in the transformation of healthcare industries.- Emerging Healthcare Problems in High Dimensional Data and Dimension Reduction.- Disease Prediction Using Data Mining and Machine Learning Techniques.- Prognostic modeling with the internet of Healthcare things applications.- Cancer Tissue Segmentation in Various Conditions with Semiautomatic and Automatic Approach.- Early Screening of COVID-19 from Chest CT using Deep Learning Technique.- Clinical Decision-Making and Predicting Patient Trajectories.
Több
