Deep Learning and Machine Learning Frameworks for Cervical Cancer Screening
Idioma: inglés
Editorial: Pippet Sky, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Deep Learning and Machine Learning Frameworks for Cervical Cancer Screening presents a comprehensive exploration of computational intelligence techniques applied to digital pathology, automated cytology, and cervical cancer diagnostic systems. As clinical oncology increasingly adopts computer-assisted diagnostic tools, designing resilient algorithm pipelines to evaluate Papanicolaou smears, colposcopy imagery, and histopathological tissue samples has become a critical engineering discipline. This monograph details the mathematical principles, model architectures, and data processing strategies required to build reliable machine learning models for early detection and risk stratification.The text examines convolutional neural network architectures, transfer learning strategies, feature extraction routines, and hybrid classification algorithms optimized for complex cellular structures. It addresses fundamental technical challenges including class imbalance in clinical datasets, slide artifact filtering, multi-scale image segmentation, and model interpretability. Designed for biomedical engineers, data scientists, and medical imaging software developers, this volume provides rigorous insights into establishing automated screening systems that enhance diagnostic accuracy and operational efficiency in modern healthcare settings.2. Short Description3. Keywords4. BISAC Subjects COMPUTERS / Data Science / Data Analytics5. Thema SubjectsMKD Medical equipment & techniques / Biomedical engineeringUYQ Artificial intelligence & machine learningMMF Radiology.…
N° de ref. del artículo 9798182718349
- Título
- Deep Learning and Machine Learning Frameworks for Cervical Cancer Screening
- Autor
- Treven Shylok
- Editorial
- Pippet Sky
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798182718349
- Peso del artículo
- 184 gramos
- Dimensiones
- 229x152x7 mm
Deep Learning and Machine Learning Frameworks for Cervical Cancer Screening presents a comprehensive exploration of computational intelligence techniques applied to digital pathology, automated cytology, and cervical cancer diagnostic systems. As clinical oncology increasingly adopts computer-assisted diagnostic tools, designing resilient algorithm pipelines to evaluate Papanicolaou smears, colposcopy imagery, and histopathological tissue samples has become a critical engineering discipline. This monograph details the mathematical principles, model architectures, and data processing strategies required to build reliable machine learning models for early detection and risk stratification.
The text examines convolutional neural network architectures, transfer learning strategies, feature extraction routines, and hybrid classification algorithms optimized for complex cellular structures. It addresses fundamental technical challenges including class imbalance in clinical datasets, slide artifact filtering, multi-scale image segmentation, and model interpretability. Designed for biomedical engineers, data scientists, and medical imaging software developers, this volume provides rigorous insights into establishing automated screening systems that enhance diagnostic accuracy and operational efficiency in modern healthcare settings.
2. Short Description3. Keywords4. BISAC SubjectsCOMPUTERS / Data Science / Data Analytics
5. Thema SubjectsMKD Medical equipment & techniques / Biomedical engineering
UYQ Artificial intelligence & machine learning
MMF Radiology
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