nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The integration of generative AI and deep learning techniques for Alzheimer's disease detection significantly impacts the research community by advancing diagnostic accuracy and providing a comprehensive understanding of the disease. By combining multiple data modalities, including imaging, genetics, and clinical data, researchers can improve diagnostic precision and develop personalized treatment strategies. Generative AI facilitates efficient data utilization through dataset augmentation, fostering innovation and collaboration across interdisciplinary fields. These methodologies forward the exploration of new diagnostic tools while expediting their application in clinical practice, benefiting patients through early detection and intervention. The incorporation of generative AI may enhance research capabilities, promote collaboration, and improve Alzheimer's disease management and patient outcomes. Deep Generative Models for Integrative Analysis of Alzheimer's Biomarkers explores the integration of deep generative models in disease diagnosis, biomarking, and prediction. It examines the use of tools like data analysis, natural language processing, and machine learning for effective Alzheimer's research. This book covers topics such as data analysis, biomedicine, and machine learning, and is a useful resource for computer engineers, biologists, scientists, medical professionals, healthcare workers, academicians, and researchers.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9798369364437

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Bibliografische Details

Titel: Deep Generative Models for Integrative Analysis of Alzheimer's Biomarkers
Verlag: IGI Global
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-13: 9798369364437
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 254 mm, H�he: 178 mm, Tiefe: 29 mm
Gewicht: 996 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

The integration of generative AI and deep learning techniques for Alzheimer's disease detection significantly impacts the research community by advancing diagnostic accuracy and providing a comprehensive understanding of the disease. By combining multiple data modalities, including imaging, genetics, and clinical data, researchers can improve diagnostic precision and develop personalized treatment strategies. Generative AI facilitates efficient data utilization through dataset augmentation, fostering innovation and collaboration across interdisciplinary fields. These methodologies forward the exploration of new diagnostic tools while expediting their application in clinical practice, benefiting patients through early detection and intervention. The incorporation of generative AI may enhance research capabilities, promote collaboration, and improve Alzheimer's disease management and patient outcomes. Deep Generative Models for Integrative Analysis of Alzheimer's Biomarkers explores the integration of deep generative models in disease diagnosis, biomarking, and prediction. It examines the use of tools like data analysis, natural language processing, and machine learning for effective Alzheimer's research. This book covers topics such as data analysis, biomedicine, and machine learning, and is a useful resource for computer engineers, biologists, scientists, medical professionals, healthcare workers, academicians, and researchers.

�ber die Autorinnen und Autoren

Dr. Abhishek Kumar is currently working as an Assistant director /Associate professor in the Computer science & Engineering Department in Chandigarh University, Punjab, India. He holds a Doctorate in computer science from University of Madras and is a Post-Doctoral Fellow in Ingenium Research Group Ingenium Research Group Lab, Universidad De Castilla-La Mancha, Ciudad Real, and Ciudad Real Spain. He has done MTech in Computer Sci. & Engineering and B.Tech in I.T. from, Rajasthan Technical University, Kota India. He has total Academic teaching experience of more than 13 years along with 2 years teaching assistantship. He has more than 170 publications in reputed, peer reviewed National and International Journals, books & Conferences He has guided more than 30 MTech Projects at national and International level and 4 PhD Scholar Completed their Degree under his Guidance. His research area includes- Artificial intelligence, Renewable Energy Image processing, Computer Vision, Data Mining, Machine Learning. He has been Session chair and keynote Speaker of many International conferences, webinars in India and Abroad. He has been the reviewer for IEEE and Inderscience Journal. He has authored/Co-Authored 7 books published internationally and edited 51 books (Published & ongoing with IET, Elsevier, Wiley, IGI GLOBAL Springer, Apple Academic Press, De-Gruyter and CRC etc. He is serving as Series Editor for four books series, Quantum Computing with Degruyter Germany, Intelligent Energy System with Elsevier, & Mathematical Methods in the Digital Age with Degruyter Germany, AI for environment Sustainability with Degruyter Germany.

S.Rakesh Kumar received his Ph.D (Information and Communication Engineering) from Anna University Chennai in the year 2021. He received his M.E. degree in Computer Science and Engineering and B. Tech. degree in Computer Science and Engineering from Anna University Chennai. Currently, he is working as an Assistant Professor in the Department of Computing Science and Engineering at GITAM (Deemed to be University). He has published reputed 40+ (SCI journals, Scopus indexed journals), and also presented paper in National/International Conferences, published book chapters in CRC Press, IGI Global, Springer, Elsevier, and also have edited 8 books in Wiley, springer, Elsevier, Cambridge press. He has six Indian patents and 1 Australian Patent. His research interests include Bigdata Analytics, IoT and networks and cloud computing. He is an active reviewer in Bentham Science Journal, Mobile Networks and Applications, Expert systems with applications, Sustainable Computing: Informatics and Systems, IEEE Internet of Things, Expert systems.

Dr. N. Gayathri received her Ph.D (Information and Communication Engineering) from Anna University Chennai. she received her M.E. degree in Computer Science and Engineering, B. Tech. degree in Information Technology from Thiagarajar College of Engineering. She is currently working as an Assistant Professor in Department of Computing Science and Engineering at GITAM (Deemed to be University). She has published reputed 45+ (SCI journals& Scopus indexed journals), and also presented papers in National/International Conferences, published book chapters in CRC Press, IGI global, Springer, Elsevier and also have edited books in wiley and CRC press. Gayathri has 7 Indian patents, 1 Australian Patent. She is a guest editor for Recent Patents on Computer Science. Her research interests include Bigdata Analytics, IoT and networks. She is an active reviewer in Bentham Science Journal, Mobile Networks and Applications, Expert systems with applications, Sustainable Computing: Informatics and Systems, IEEE Internet of Things, Expert systems.

Srivel Ravi received B.E., Degree in Electronics and Communication Engineering from Adhiparasakthi Engineering College, Melmaruvathur, Tamil Nadu. M.E. Degree in Embedded systems from Anna University, Chennai. He is working as a Assistant professor in the department of Electrical and electronics Engineering, Adhiparasakthi Engineering college, Melmaruvathur. He worked as Associate Professor Department of Electronics and Communication Engineering, in Aurora scientific Technological, Research Academy Hyderabad for 4 years in Telagana, he has 13 years of experience including research and academic His research interests are in the field of RFID, wireless networks, VLSI Design and embedded systems, computer applications in industry, industrial remote monitoring and control using GSM, GPRS, MMS networks. he has published 10 research papers at the National level conference, 11 research papers in an international conference, 7 research papers in a national journal and 5 research papers International Journal, He has written a book called Television & video Engineering Published by ANE books P.v.t New Delhi, ISBN 978-93- 8015-669- 9, November 2010. His publication areas are in reputed academic and policy-oriented journals. I have good knowledge of various Research software SPSS, AMOS, STATA, Verilog HDL, MATLAB, PSpice, Circuit Maker, EWB, DSCH, Microwind 3.1 and Smart PLS. He is a Life Member of ISTE.

Dhaya Chinnathambi received her Doctorate degree in Computer Science from Pondicherry University, India in the year 2014. She is currently working as a professor in the Department of Computer Science and Engineering in Adhiparasakthi Engineering College, Melmaruvathur, India. She is having more than 23 years of teaching experience and has published more than 25 research papers in International Journals, Book chapters and Conferences. She also has published an Australian Patent and received awards like Young Researcher Award, Women Leadership Award and Jyestha Acharya Award. Her areas of specialization include Machine Learning, Data Science & Big Data, Software Architecture Evaluation, Genetic Algorithms and Multi criteria decision making. She guided 18 post graduates in Computer Science and Engineering. She served as a reviewer for Elsevier, ETRI, Journal of Autonomous Intelligence and some more reputed journals. She is a Life Member of CSI and ISTE.

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