Artificial intelligence digital pathology (32 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Data driven Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in digital pathology, radiology, and dermatology is very promising. In specific cases, for example, Deep Learning (DL), even exceeding human performance. However, in the context of medicine it is important for a human expert to… verify the outcome. Consequently, there is a need for transparency and re-traceability of state-of-the-art solutions to make them usable for ethical responsible medical decision support. Moreover, big data is required for training, covering a wide spectrum of a variety of human diseases in different organ systems. These data sets must meet top-quality and regulatory criteria and must be well annotated for ML at patient-, sample-, and image-level. Here biobanks play a central and future role in providing large collections of high-quality, well-annotated samples and data. The main challenges are finding biobanks containing fit-for-purpose samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions. The main challenges are finding biobanks containing fit-for-purpose samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology: State-of-the-Art and Future Challenges (Lecture Notes in Computer Science)
Goebel, Randy (Editor) / Holzinger, Andreas (Editor) / Mengel, Michael (Editor) / Müller, Heimo (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2020
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Sprache: Englisch
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Data driven Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in digital pathology, radiology, and dermatology is very promising. In specific cases, for example, Deep Learning (DL), even exceeding human performance. However, in the context of me…dicine it is important for a human expert to verify the outcome. Consequently, there is a need for transparency and re-traceability of state-of-the-art solutions to make them usable for ethical responsible medical decision support. Moreover, big data is required for training, covering a wide spectrum of a variety of human diseases in different organ systems. These data sets must meet top-quality and regulatory criteria and must be well annotated for ML at patient-, sample-, and image-level. Here biobanks play a central and future role in providing large collections of high-quality, well-annotated samples and data. The main challenges are finding biobanks containing ''fit-for-purpose'' samples, providing quality related meta-data, gaining access to standardized medical data and annotations, and mass scanning of whole slides including efficient data management solutions.
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book is a reprint of the Special Issue entitled 'The Artificial Intelligence in Digital Pathology and Digital Radiology: Where Are We '. Artificial intelligence is extending into the world of both digital radiology and digital pathology, and… involves many scholars in the areas of biomedicine, technology, and bioethics. There is a particular need for scholars to focus on both the innovations in this field and the problems hampering integration into a robust and effective process in stable health care models in the health domain. Many professionals involved in these fields of digital health were encouraged to contribute with their experiences. This book contains contributions from various experts across different fields. Aspects of the integration in the health domain have been faced. Particular space was dedicated to overviewing the challenges, opportunities, and problems in both radiology and pathology. Clinal deepens are available in cardiology, the hystopathology of breast cancer, and colonoscopy. Dedicated studies were based on surveys which investigated students and insiders, opinions, attitudes, and self-perception on the integration of artificial intelligence in this field.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Jun 2020, 2020
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Gebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextrnrnThis book is a reprint of the Special Issue entitled The Artificial Intelligence in Digital Pathology and Digital Radiology: Where Are We? . Artificial intelligence is extending into the world o…f both digital radiology and digita.
Artificial Intelligence and Machine Learning for Digital Pathology
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Verlag: Springer International Publishing, 2020
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