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Este livro explora estratégias de Aprendizagem Profunda para superar os desafios de Desequilíbrio de Classe, Classificação Multi-Classe e Problemas de Multi-Modalidade no diagnóstico da Doença de Alzheimer e Demência. Apresenta modelos neurais otimizados com melhores técnicas de aprimoramento de dados para melhorar a precisão da classificação, apoiando a deteção precoce e precisa usando dados de ressonância magnética, PET, genéticos e clínicos.Este livro serve como um guia detalhado para pesquisadores, cientistas de dados e especialistas em saúde com foco na deteção de Alzheimer baseada em IA.…mehr

Produktbeschreibung
Este livro explora estratégias de Aprendizagem Profunda para superar os desafios de Desequilíbrio de Classe, Classificação Multi-Classe e Problemas de Multi-Modalidade no diagnóstico da Doença de Alzheimer e Demência. Apresenta modelos neurais otimizados com melhores técnicas de aprimoramento de dados para melhorar a precisão da classificação, apoiando a deteção precoce e precisa usando dados de ressonância magnética, PET, genéticos e clínicos.Este livro serve como um guia detalhado para pesquisadores, cientistas de dados e especialistas em saúde com foco na deteção de Alzheimer baseada em IA. Oferece informações sobre a criação de modelos de diagnóstico avançados, eficientes e escaláveis para doenças neurodegenerativas, ajudando a melhorar a precisão e a fiabilidade do diagnóstico precoce.
Autorenporträt
A Dra. Neetha P U (BMSIT&M, Bangalore) é especializada em aprendizagem profunda para o diagnóstico da doença de Alzheimer. Tem um doutoramento da UVCE, Bengaluru, publicou em ACM, Springer, IEEE e detém duas patentes.A Dra. Pushpa C N trabalha como Professora Associada na UVCE, Bangalore, e tem 25 anos de experiência de ensino. Publicou 65 artigos e detém cinco patentes.