Computational Analysis and Deep Learning for Medical Care: Principles, Methods, and Applications

این کتاب جزئیات مدل‌های یادگیری عمیق مانند ANN، RNN، LSTM را در بسیاری از بخش‌های صنعتی مانند حمل‌ونقل، مراقبت‌های بهداشتی، نظامی، کشاورزی، با نتایج معتبر و مؤثر نشان می‌دهد، که به محققان کمک می‌کند تا راه‌حل‌هایی برای تحقیقات یادگیری عمیق خود بیابند. مشکلات.

ما وارد عصر دستگاه‌های دنیای هوشمند شده‌ایم، جایی که ربات‌ها یا ماشین‌ها در اکثر برنامه‌ها برای حل مشکلات دنیای واقعی استفاده می‌شوند. این ماشین‌ها/دستگاه‌های هوشمند بار پزشکان را کاهش می‌دهند که به نوبه خود زندگی آنها و بیمارانشان را بهتر می‌کند و در نتیجه طول عمر بیمار را افزایش می‌دهد که هدف نهایی بینایی رایانه است. بنابراین، هدف از نگارش این کتاب تلاش برای ارائه اطلاعات کامل در مورد مدل‌های یادگیری عمیق قابل اعتماد مورد نیاز برای برنامه‌های بهداشت الکترونیک است. روش هایی که در آن یادگیری عمیق می تواند تصاویر مراقبت های بهداشتی یا داده های متنی را برای تصمیم گیری مفید افزایش دهد، مورد بحث قرار می گیرد. همچنین مدل‌های یادگیری عمیق قابل اعتماد، مانند شبکه‌های عصبی، شبکه‌های عصبی کانولوشن، پس انتشار و شبکه‌های عصبی مکرر ارائه شده‌اند که به طور فزاینده‌ای در پردازش تصاویر پزشکی، از جمله برای رنگ‌آمیزی تصاویر اشعه ایکس سیاه و سفید، تصاویر ترجمه خودکار ماشینی استفاده می‌شوند. طبقه بندی اشیا در عکس ها/تصاویر (سی تی اسکن)، کاراکتر یا تولید مفید (ECG)، تولید شرح تصویر، و غیره. بنابراین، روش های یادگیری عمیق قابل اعتماد برای درک یا تولید نتایج بهتر یک ضرورت برای برنامه های بسیار موثر مراقبت های بهداشتی الکترونیکی است. . در حال حاضر، سخت‌ترین مشکل مرتبط با داده‌ها که باید حل شود مربوط به افزایش سریع داده‌ها است که هر روز از طریق میلیاردها دستگاه هوشمند اتفاق می‌افتد. برای رسیدگی به حجم فزاینده داده ها در برنامه های کاربردی مراقبت های بهداشتی، باید بر چالش هایی مانند نداشتن ابزار استاندارد، الگوریتم های کارآمد و تعداد کافی دانشمند داده ماهر غلبه کرد. از این رو، علاقه فزاینده ای به بررسی مدل های یادگیری عمیق و استفاده از آنها در برنامه های کاربردی مراقبت های بهداشتی الکترونیکی وجود دارد.

مخاطبان
محققان هوش مصنوعی، داده های بزرگ، علوم کامپیوتر، و مهندسی الکترونیک، و همچنین مهندسان صنعت در حمل و نقل، مراقبت های بهداشتی، زیست پزشکی، ارتش، کشاورزی.

The book details deep learning models like ANN, RNN, LSTM, in many industrial sectors such as transportation, healthcare, military, agriculture, with valid and effective results, which will help researchers find solutions to their deep learning research problems.

We have entered the era of smart world devices, where robots or machines are being used in most applications to solve real-world problems. These smart machines/devices reduce the burden on doctors, which in turn make their lives easier and the lives of their patients better, thereby increasing patient longevity, which is the ultimate goal of computer vision. Therefore, the goal in writing this book is to attempt to provide complete information on reliable deep learning models required for e-healthcare applications. Ways in which deep learning can enhance healthcare images or text data for making useful decisions are discussed. Also presented are reliable deep learning models, such as neural networks, convolutional neural networks, backpropagation, and recurrent neural networks, which are increasingly being used in medical image processing, including for colorization of black and white X-ray images, automatic machine translation images, object classification in photographs/images (CT scans), character or useful generation (ECG), image caption generation, etc. Hence, reliable deep learning methods for the perception or production of better results are a necessity for highly effective e-healthcare applications. Currently, the most difficult data-related problem that needs to be solved concerns the rapid increase of data occurring each day via billions of smart devices. To address the growing amount of data in healthcare applications, challenges such as not having standard tools, efficient algorithms, and a sufficient number of skilled data scientists need to be overcome. Hence, there is growing interest in investigating deep learning models and their use in e-healthcare applications.

Audience
Researchers in artificial intelligence, big data, computer science, and electronic engineering, as well as industry engineers in transportation, healthcare, biomedicine, military, agriculture.