Computational Intelligence in Cancer Diagnosis: Progress and Challenges
Sprache: Englisch
Verlag: Academic Press, 2023
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- Titel
- Computational Intelligence in Cancer Diagnosis: Progress and Challenges
- Autor
- Nayak
- Verlag
- Academic Press
- Veröffentlichungsjahr
- 2023
- Zustand
- new
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0323852408
- ISBN-13
- 9780323852401
- Artikelgewicht
- 1 Kilogramm
Computational Intelligence in Cancer Diagnosis: Progress and Challenges provides insights into the current strength and weaknesses of different applications and research findings on computational intelligence in cancer research. The book improves the exchange of ideas and coherence among various computational intelligence methods and enhances the relevance and exploitation of application areas for both experienced and novice end-users. Topics discussed include neural networks, fuzzy logic, connectionist systems, genetic algorithms, evolutionary computation, cellular automata, self-organizing systems, soft computing, fuzzy systems, and hybrid intelligent systems.
The book's chapters are written by international experts from both cancer research, oncology and computational sides to cover different aspects and make it comprehensible for readers with no background on informatics.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Danilo Pelusi is an Associate Professor in the Department of Communication Sciences, University of Teramo, where he received his PhD in Computational Astrophysics. He is an Editor of books for Springer and Elsevier, and an Associate Editor of IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, and IEEE Access, and was an Associate Editor of International Journal of Machine Learning and Cybernetics. He is a Guest Editor for Elsevier, Springer, and Inderscience journals and keynote speaker in several IEEE conferences; he is also an editorial board member of many journals. His research interests include fuzzy logic, neural networks, information theory, machine learning, and evolutionary algorithms.
Bighnaraj Naik is an Assistant Professor in the Department of Computer Application, Veer Surendra Sai University of Technology (formerly UCE Burla), Odisha, India. He has published more than 100 research articles in various peer reviewed international journals, conferences, and book chapters. He has edited 10 books for publishers including Elsevier, Springer, and IGI Global. At present, he has more than 10 years of teaching experience in the field of computer science and information technology. He is a member of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) and his areas of interest include data science, data mining, machine learning, deep learning, computational intelligence (CI), and CI’s applications in science and engineering. He has served as Guest Editor of various special issues of journals such as Information Fusion (Elsevier), Neural Computing and Applications (Springer), Evolutionary Intelligence (Springer), International Journal of Computational Intelligence Studies (Inderscience), and International Journal of Swarm Intelligence (Inderscience). He is an active reviewer of various journals from publishers including IEEE Transactions, Elsevier, Springer, and Inderscience. Currently, he is undertaking a major research project as Principal Investigator, which is funded by the Science and Engineering Research Board (SERB), Department of Science and Technology (DST), Government of India.
Manohar Mishra is an Associate Professor in the Department of Electronics and Electrical Engineering, Faculty of Engineering and Technology, Siksha ‘O’ Anusandhan Deemed to be University, Bhubaneswar, Odisha, India. He received his PhD in Electrical Engineering, MTech in Power Electronics and Drives, and BTech in Electrical Engineering in 2017, 2012, and 2008, respectively. He has published more than 50 research papers in various peer-reviewed international journals and conferences. He has edited three research books, and has served as a reviewer for journal publishers such as the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Springer, Elsevier, and Inderscience. At present, he has more than 10 years of teaching experience in the field of electrical engineering. He is a senior member of the IEEE, and is currently guiding four PhD scholars. His areas of interest include power system analysis, power system protection, signal processing, power quality, distribution generation systems, and micro-grids. He has served as Convener and Volume Editor of the International Conference on Innovation in Electrical Power Engineering, Communication and Computing Technology (IEPCCT-2019, IEPCCT-2021) and the International Conference on Green Technology for Smart City and Society (GTSCS-2020). Currently, he is serving as Guest Editor for different journals such as International Journal of Power Electronics (Inderscience), International Journal of Innovative Computing and Application (Inderscience), and Neural Computing and Application (Springer).
Khan Muhammad received his PhD in Digital Contents from Sejong University, South Korea in February 2019. He was an Assistant Professor in the Department of Software, Sejong University from March 2019 to February 2022. He is currently the director of Visual Analytics for Knowledge Laboratory (VIS2KNOW Lab) and an Associate Professor (Tenure-Track) in the Department of Applied AI, School of Convergence, College of Computing and Informatics, Sungkyunkwan University, Seoul, South Korea. His research interests include intelligent video surveillance, medical image analysis, information security, video summarization, multimedia data analysis, computer vision, and smart cities. He has registered 10 patents and contributed more than 220 papers in peer-reviewed journals and conference proceedings in his research areas. He is an Associate Editor/Editorial Board Member for more than 15 journals. He was among the most highly cited researchers in 2021 and 2022, according to the Web of Science (Clarivate).
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