• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Hírek

  • 0
    Predictive Modeling in Biomedical Data Mining and Analysis

    Predictive Modeling in Biomedical Data Mining and Analysis by Roy, Sudipta; Goyal, Lalit Mohan; Balas, Valentina Emilia;

      • 10% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 160.00
      • 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.

        67 872 Ft (64 640 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 10% (cc. 6 787 Ft off)
      • Discounted price 61 085 Ft (58 176 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    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:

    • Kiadó Academic Press
    • Megjelenés dátuma 2022. augusztus 26.

    • ISBN 9780323998642
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem344 oldal
    • Méret 234x190 mm
    • Súly 700 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk 80 illustrations (30 in full color)
    • 449

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    Predictive Modeling in Biomedical Data Mining and Analysis presents major technical advancements and research findings in the field of machine learning in biomedical image and data analysis. The book examines recent technologies and studies in preclinical and clinical practice in computational intelligence. The authors present leading-edge research in the science of processing, analyzing and utilizing all aspects of advanced computational machine learning in biomedical image and data analysis. As the application of machine learning is spreading to a variety of biomedical problems, including automatic image segmentation, image classification, disease classification, fundamental biological processes, and treatments, this is an ideal reference.

    Machine Learning techniques are used as predictive models for many types of applications, including biomedical applications. These techniques have shown impressive results across a variety of domains in biomedical engineering research. Biology and medicine are data-rich disciplines, but the data are complex and often ill-understood, hence the need for new resources and information.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1. Data mining with deep learning in biomedical data
    2. Applications of supervised machine learning techniques with the goal of medical analysis and prediction: a case study of breast cancer
    3. Medical decision support system using data mining
    4. Role of AI techniques in enhancing multi-modality medical image fusion results
    5. A comparative performance analysis of backpropagation training optimizers to estimate clinical gait mechanics
    6. High-performance medicine in cognitive impairment: Brain-computer interfacing for prodromal Alzheimer's disease
    7. Machine learning in healthcare: Brain tumor classifications by gradient and XG boosting models
    8. Biofeedback method for human-computer interaction to improve elder caring: Eye gaze tracking
    9. Blood screening parameters prediction for preliminary analysis using neural networks
    10. Classification of hypertension using the improved unsupervised learning technique and image processing
    11. Biomedical data visualization and clinical decision-making in rodents using a multi-usage wireless brain stimulator using novel embedded design
    12. LSTM neural network-based classification of sensory signals for healthy and unhealthy gait assessment
    13. Addressing challenges and roadblocks in iomedical data using data-driven machine learning
    14. Multibjective evolutionary algorithm based on decomposition for feature selection in medical diagnosis
    15. Machine learning techniques in healthcare informatics: Showcasing prediction of type 2 diabetes mellitus disease using lifestyle data

    Több
    Mostanában megtekintett
    previous
    Predictive Modeling in Biomedical Data Mining and Analysis

    Predictive Modeling in Biomedical Data Mining and Analysis

    Roy, Sudipta; Goyal, Lalit Mohan; Balas, Valentina Emilia;(ed.)

    67 872 Ft

    Big Data Processing Using Spark in Cloud

    Big Data Processing Using Spark in Cloud

    Mittal, Mamta; Balas, Valentina E.; Goyal, Lalit Mohan;(ed.)

    45 385 Ft

    Big Data Processing Using Spark in Cloud

    Big Data Processing Using Spark in Cloud

    Mittal, Mamta; Balas, Valentina E.; Goyal, Lalit Mohan;(ed.)

    45 385 Ft

    next