Disruptive Trends in Computer Aided Diagnosis (Chapman & Hall/CRC Computational Intelligence and Its Applications)

روندهای مخرب در تشخیص به کمک رایانه، تکنیک‌ها و روش‌های جدید را در حوزه طبقه‌بندی تصویر مبتنی بر محتوا و تکنیک‌های یادگیری عمیق/ماشین یادگیری برای طراحی معماری تشخیصی کارآمد به کمک رایانه جمع‌آوری می‌کند. هدف از آن برجسته کردن چالش‌های جدید و راه‌حل‌های احتمالی در حوزه تشخیص به کمک رایانه برای ایجاد تعادل در محیط زیست پایدار است.

این جلد بر طراحی الگوریتم‌های کارآمد برای پیشنهاد سیستم‌های CAD برای کاهش چالش‌های بیماری‌های بحرانی در مراحل اولیه تمرکز دارد. روش‌های جدید پیشرفته برای پیش‌بینی سیستم‌های تشخیص خودکار مورد بررسی قرار می‌گیرند و در نتیجه محدودیت‌های ناشی از کمبود داده‌های آموزشی، حاشیه‌نویسی نمونه، شناسایی منطقه مورد علاقه، تقسیم‌بندی مناسب و غیره را نادیده می‌گیرند. تکنیک‌های مختلف به چالش‌های پیش‌رو در سیستم‌های موجود می‌پردازند و از این طریق مراقبت‌های بهداشتی و تشخیص دقیق بیمار را تسهیل می‌کنند.

ویژگی ها:

• یک رویکرد بین رشته ای یکپارچه برای رسیدگی به تشخیص پیچیده به کمک کامپیوتر مشکلات و محدودیت ها.

• خلاصه ای غنی از وضعیت موجود را توضیح می دهد. -ابزارها و تکنیک‌های هنری مرتبط با تشخیص و تشخیص خودکار بیماری‌های تهدیدکننده حیات از جمله بیماری‌های همه‌گیر.

• روش‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در تکامل سیستم‌های تشخیص اولیه و تشخیص پزشکی دقیق و دقیق.

< /p>

• اطلاعات ارائه شده به روشی در دسترس برای دانشجویان، محققان و پزشکان.

حجم به بهره مندی از دانشجویان تحصیلات تکمیلی و محققین مشتاق در زمینه انفورماتیک پزشکی، علوم کامپیوتر و الکترونیک و مهندسی ارتباطات. علاوه بر این، این حجم همچنین به عنوان یک عامل راهنمایی برای پزشکان و رادیولوژیست ها در تشخیص دقیق بیماری ها در نظر گرفته شده است.

Disruptive Trends in Computer Aided Diagnosis collates novel techniques and methodologies in the domain of content based image classification and deep learning/machine learning techniques to design efficient computer aided diagnosis architecture. It is aimed to highlight new challenges and probable solutions in the domain of computer aided diagnosis to leverage balancing of sustainable ecology.

The volume focuses on designing efficient algorithms for proposing CAD systems to mitigate the challenges of critical illnesses at an early stage. State-of-the-art novel methods are explored for envisaging automated diagnosis systems thereby overriding the limitations due to lack of training data, sample annotation, region of interest identification, proper segmentation and so on. The assorted techniques addresses the challenges encountered in existing systems thereby facilitating accurate patient healthcare and diagnosis.

Features:

• An integrated interdisciplinary approach to address complex computer aided diagnosis problems and limitations.

• Elucidates a rich summary of the state-of-the-art tools and techniques related to automated detection and diagnosis of life threatening diseases including pandemics.

• Machine learning and deep learning methodologies on evolving accurate and precise early detection and medical diagnosis systems.

• Information presented in an accessible way for students, researchers and medical practitioners.

The volume would come to the benefit of both post-graduate students and aspiring researchers in the field of medical informatics, computer science and electronics and communication engineering. In addition, the volume is also intended to serve as a guiding factor for the medical practitioners and radiologists in accurate diagnosis of diseases.