Cutting-edge Computational Intelligence in Healthcare with Convolution and Kronecker Convolution-based Approaches
Idioma: inglés
Editorial: Elsevier Science Publishing Co Inc Jan 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Cutting-edge Computational Intelligence in Healthcare with Convolution and Kronecker Convolution-based Approaches focuses on the use of deep learning techniques in the field of medical imagine analysis. These advances offer promising progress in healthcare through improvements in diagnostic accuracy, efficiency in medical image interpretation, and breakthroughs in treatment planning. Divided into five sections, the book begins with foundational coverage of deep learning in medical imaging and fundamentals of Convolutional Neural Networks. Discover the role convolutions play in extracting meaningful features from images, aiding tasks such as diagnosis and segmentation. The second section takes a deep dive into Kronecker convolutions and their unique advantages, such as enhanced spatial hierarchy understanding, efficient parameter utilization, and improved adaptability to specific characteristics of medical images. Section three reviews specific applications in tumor detection, enhancing organ segmentation as well as disease classification, and section four explores real-world implementation of AI-driven diagnostic imaging, precision medicine via imaging analytics, and wearable devices and continuous health monitoring. The final section offers discussion on the unique challenges, trends, and potential future directions these innovative computational approaches have on medical image processing and advanced healthcare. In summary, this book takes an interdisciplinary approach to bridge the gap between theory and practice, fusing knowledge from the domains of medicine, computer science, and machine learning to address issues in healthcare through sophisticated image analysis techniques. …
N° de ref. del artículo 9780443330827
- Título
- Cutting-edge Computational Intelligence in Healthcare with Convolution and Kronecker Convolution-based Approaches
- Autor
- Jaya Prakash Allam
- Editorial
- Elsevier Science Publishing Co Inc Jan 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0443330824
- ISBN 13
- 9780443330827
- Peso del artículo
- 450 gramos
- Dimensiones
- 276x216x16 mm
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Acerca del autor
Jaya Prakash Allam received his PhD in Electronics and Communication Engineering from the National Institute of Technology Rourkela, India, specializing in artificial intelligence. He is a Research Scientist and Postdoctoral Fellow at United Arab Emirates University, Al Ain, UAE, and has academic and research experience spanning India and the United Arab Emirates. His research focuses on biomedical signal processing, deep learning, machine learning, wearable and Edge AI systems, explainable artificial intelligence, and remote sensing. His work centers on the development of intelligent healthcare technologies, including AI-driven analysis of physiological signals and clinical decision-support systems. He serves as Associate Editor of a leading journal in biomedical and health informatics, Editor-in-Chief of Frontiers in Biomedical Signal Processing, and Academic Editor of PLOS Computational Biology. His current interests include biomedical data analytics, resource-efficient intelligent systems, and the translation of AI technologies into real-world healthcare applications.
Kiran Kumar Patro holds ME and PhD degrees from the Department of Electronics and Communication Engineering, Andhra University, Visakhapatnam, India. He first worked as a UGC junior research fellow (Govt. of India) for 2 years and then as a senior research fellow for 3 years at Andhra University. His research interests include biomedical signal processing, image processing, pattern recognition and machine learning. He currently works as an Assistant professor in the Department of Electronics and Communication Engineering, Aditya Institute of Technology and Management. He has published more than 24 papers in refereed international journals. He is an active peer reviewer for reputed journals of IEEE, Elsevier, Springer, Wiley, etc.
Paweł Pławiak was born in Ostrowiec, Poland, in 1984. He holds B.Eng. and M.Sc. degrees in Electronics and Telecommunications in 2012, a Ph.D. (with honors) in Biocybernetics and Biomedical Engineering in 2016 from the AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland, and a D.Sc. degree in Technical Computer Science and Telecommunications in 2020 from the Silesian University of Technology, Gliwice, Poland. He is the Dean of the Faculty of Computer Science and Mathematics and an Associate Professor at the Cracow University of Technology, Krakow, Poland. He has also served as an Associate Professor at the Institute of Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences, Gliwice, Poland, and as the Deputy Director for Scientific Affairs at the National Institute of Telecommunications, Warsaw, Poland. He has published more than 100 papers in refereed international SCI-IF journals. His research interests include machine learning and computational intelligence (e.g., artificial neural networks, genetic algorithms, fuzzy systems, support vector machines, k-nearest neighbours, and hybrid systems), ensemble learning, deep learning, evolutionary computation, classification, pattern recognition, signal processing and analysis, data analysis and data mining, sensor technologies, medicine, biocybernetics, biomedical engineering, and telecommunications.
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