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Signal Processing and Machine Learning for Biomedical Big Data
Anbieter: killarneybooks, Inagh, CLARE, Irland
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Hardcover. Zustand: Very Good. 1st Edition. Oversized hardcover, weight: 1840g, xviii + 605 pages, NOT ex-library. Printed and bound in the UK. Interior is clean and bright throughout, with unmarked text, free of inscriptions and stamps, firmly bound. Boards show gentle shelfwear and small scuff-marks. Issued without a dust jacket. -- This reference work addresses the critical intersection of massive medical datasets and advanced computational analysis. The text serves as a bridge for researchers and students, detailing how new signal processing paradigms can unlock the potential of "big data" to improve clinical outcomes and patient quality of life. Thematic Structure: The book is organized into two primary segments to balance fundamental theory with practical implementation: - Theoretical Foundations: These chapters focus on signal processing tools specifically designed for large-scale data environments. Topics include data quality, compression, and statistical and graph signal processing techniques. - Application-Driven Research: The second half explores existing deployments of machine learning and signal processing across diverse medical domains, including neuroimaging, cardiac monitoring, retinal analysis, and genomic sequencing. Key Technical Areas: - Bio-Signal Modalities: Detailed discussions on capturing data through various sensors, addressing the challenges of differing sample rates, high dimensionality, and massive storage requirements; - Machine Learning Integration: The text explores the transition from traditional algorithms to deep learning models for predictive analytics in critical care, sleep studies, and rehabilitation; - Clinical Impact: A significant focus is placed on using expert domain knowledge to enhance algorithms for patient outcome prediction and real-time monitoring in intensive care units (ICUs).
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Signal Processing and Machine Learning for Biomedical Big Data
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Ervin Sejdic is currently an Assistant Professor with the Department of Electrical Engineering and Biomedical Engineering at the University of Pittsburg. He has extensive research experience in biomedical and theoretical signal processin.
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Signal Processing and Machine Learning for Biomedical Big Data
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Signal Processing and Machine Learning for Biomedical Big Data
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Signal Processing and Machine Learning for Biomedical Big Data
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Inc Jul 2018, 2018
ISBN 10: 1498773451 ISBN 13: 9781498773454
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Neuware.
