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9780323901840 - Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) von Chandola (17 Ergebnisse)
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Deep Learning for Chest Radiographs (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) 1st Edition
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Deep Learning for Chest Radiographs
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsSprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Chest Radiographs (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) 1st Edition
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems)
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems)
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsSprache: Englisch
Verlag: Academic Press 2021-08-15, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning for Chest Radiographs | Computer-Aided Classification | Yashvi Chandola (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2021 | Elsevier Inc | EAN 9780323901840 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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In den WarenkorbZustand: New. Provides insights into the theory, algorithms, implementation, and application of deep-learning techniques for medical images such as transfer learning using pretrained CNNs, series networks, directed acyclic graph networks, lightweight CNN models,.
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Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 215 pages. 9.50x7.75x0.50 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Deep Learning for Chest Radiographs
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsSprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Deep Learning for Chest Radiographs enumerates different strategies implemented by the authors for designing an efficient convolution neural network-based computer-aided classification (CAC) system for binary classification of chest radiographs into 'Normal' and 'Pneumonia.' Pneumonia is an infectious disease mostly caused by a bacteria or a virus. The prime targets of this infectious disease are children below the age of 5 and adults above the age of 65, mostly due to their poor immunity and lower rates of recovery. Globally, pneumonia has prevalent footprints and kills more children as compared to any other immunity-based disease, causing up to 15% of child deaths per year, especially in developing countries. Out of all the available imaging modalities, such as computed tomography, radiography or X-ray, magnetic resonance imaging, ultrasound, and so on, chest radiographs are most widely used for differential diagnosis between Normal and Pneumonia. In the CAC system designs implemented in this book, a total of 200 chest radiograph images consisting of 100 Normal images and 100 Pneumonia images have been used. These chest radiographs are augmented using geometric transformations, such as rotation, translation, and flipping, to increase the size of the dataset for efficient training of the Convolutional Neural Networks (CNNs). A total of 12 experiments were conducted for the binary classification of chest radiographs into Normal and Pneumonia. It also includes in-depth implementation strategies of exhaustive experimentation carried out using transfer learning-based approaches with decision fusion, deep feature extraction, feature selection, feature dimensionality reduction, and machine learning-based classifiers for implementation of end-to-end CNN-based CAC system designs, lightweight CNN-based CAC system designs, and hybrid CAC system designs for chest radiographs. This book is a valuable resource for academicians, researchers, clinicians, postgraduate and graduate students in medical imaging, CAC, computer-aided diagnosis, computer science and engineering, electrical and electronics engineering, biomedical engineering, bioinformatics, bioengineering, and professionals from the IT industry. Englisch.
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Deep Learning for Chest Radiographs
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsSprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science & Technology, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Buch 2 von 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Deep Learning for Chest Radiographs enumerates different strategies implemented by the authors for designing an efficient convolution neural network-based computer-aided classification (CAC) system for binary classification of chest radiographs into 'Normal' and 'Pneumonia.' Pneumonia is an infectious disease mostly caused by a bacteria or a virus. The prime targets of this infectious disease are children below the age of 5 and adults above the age of 65, mostly due to their poor immunity and lower rates of recovery. Globally, pneumonia has prevalent footprints and kills more children as compared to any other immunity-based disease, causing up to 15% of child deaths per year, especially in developing countries. Out of all the available imaging modalities, such as computed tomography, radiography or X-ray, magnetic resonance imaging, ultrasound, and so on, chest radiographs are most widely used for differential diagnosis between Normal and Pneumonia. In the CAC system designs implemented in this book, a total of 200 chest radiograph images consisting of 100 Normal images and 100 Pneumonia images have been used. These chest radiographs are augmented using geometric transformations, such as rotation, translation, and flipping, to increase the size of the dataset for efficient training of the Convolutional Neural Networks (CNNs). A total of 12 experiments were conducted for the binary classification of chest radiographs into Normal and Pneumonia. It also includes in-depth implementation strategies of exhaustive experimentation carried out using transfer learning-based approaches with decision fusion, deep feature extraction, feature selection, feature dimensionality reduction, and machine learning-based classifiers for implementation of end-to-end CNN-based CAC system designs, lightweight CNN-based CAC system designs, and hybrid CAC system designs for chest radiographs. This book is a valuable resource for academicians, researchers, clinicians, postgraduate and graduate students in medical imaging, CAC, computer-aided diagnosis, computer science and engineering, electrical and electronics engineering, biomedical engineering, bioinformatics, bioengineering, and professionals from the IT industry.
