Predictive Modeling in Biomedical Data Mining and Analysis

مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل زیست‌پزشکی پیشرفت‌های فنی عمده و یافته‌های تحقیقاتی در زمینه یادگیری ماشینی در تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصاویر زیست‌پزشکی را ارائه می‌دهد. این کتاب به بررسی فناوری‌ها و مطالعات اخیر در زمینه پیش بالینی و بالینی در هوش محاسباتی می‌پردازد. نویسندگان تحقیقات پیشرو در علم پردازش، تجزیه و تحلیل و استفاده از تمام جنبه های یادگیری ماشین محاسباتی پیشرفته در تجزیه و تحلیل تصویر و داده های زیست پزشکی را ارائه می دهند. از آنجایی که کاربرد یادگیری ماشین به انواع مشکلات زیست پزشکی، از جمله تقسیم‌بندی خودکار تصویر، طبقه‌بندی تصویر، طبقه‌بندی بیماری، فرآیندهای بیولوژیکی اساسی و درمان‌ها در حال گسترش است، این یک مرجع ایده‌آل است.

تکنیک‌های یادگیری ماشینی به‌عنوان مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای بسیاری از انواع کاربردها، از جمله کاربردهای زیست‌پزشکی، استفاده می‌شوند. این تکنیک ها نتایج چشمگیری را در حوزه های مختلف در تحقیقات مهندسی زیست پزشکی نشان داده اند. زیست‌شناسی و پزشکی رشته‌های غنی از داده‌ها هستند، اما داده‌ها پیچیده و اغلب نادرست هستند، بنابراین نیاز به منابع و اطلاعات جدید است.

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.