Deep Learning in Medical Signal and Image Processing
Idioma: inglés
Editorial: IGI Global, 2025
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Deep learning is revolutionizing the analysis of medical signals and images, offering unprecedented advancements in diagnostic accuracy and efficiency. Techniques such as convolutional and recurrent neural networks are transforming the processing of radiological scans, ultrasound images, and ECG readings. By enabling more detailed and precise interpretations, deep learning enhances the ability of healthcare providers to make timely and informed decisions. These innovations are reshaping medical workflows, improving patient outcomes, and paving the way for a future of more reliable and efficient healthcare solutions. Deep Learning in Medical Signal and Image Processing offers a comprehensive examination of deep learning, specifically through convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), to medical data. It explores the application of AI in the analysis of medical signals and images. Covering topics such as diagnostic accuracy, enhanced decision-making, and data augmentation techniques, this book is an excellent resource for medical practitioners, clinicians, data scientists, AI researchers, healthcare professionals, engineers, professionals, researchers, scholars, academicians, and more.…
N° de ref. del artículo 9798369398166
- Título
- Deep Learning in Medical Signal and Image Processing
- Autor
- Muhammad Aamir
- Editorial
- IGI Global
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798369398166
- Peso del artículo
- 1826 gramos
- Dimensiones
- 286x221x38 mm
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Acerca del autor
Uzair Aslam Bhatti was born in 1986. He received the Ph.D. degree in information and communication engineering, Hainan University, Haikou, Hainan, in 2019. He is pursuing the Postdoctoral degree in implementing Clifford algebra algorithms in analyzing the geospatial data using artificial intelligence (AI) with Nanjing Normal University, Nanjing, China. His areas of specialty include AI, machine learning, and image processing.
Ziaur Rahman has joined the Department of Computer Science, Huanggang Normal University, Hubei, China as a Distinguish Associate Professor in November 2021. Currently, he is an associate professor in Huanggang Normal University. Before that, he received Ph.D degree in Computer Science from Sichuan University, Chengdu, China in 2021 and a Master degree in Software Engineering from Chongqing University, Chongqing, China in 2017. His research interests cover image processing, computer vision, and deep learning, with a special emphasis on low-light image enhancement. Specifically, he is dedicated to designing learning frameworks by exploring the physical properties of various vision applications, including low-light image enhancement, dehazing, denoising, and underwater image enhancement. He is also interested in exploring learning algorithms for medical image analysis.
Jameel Ahmed Bhutto received his Bachelor of Engineering in Telecommunication Engineering from Mehran University of Engineering and Technology, Pakistan in 2010. He received his Master of Engineering degree in Communication Systems and Networking from Mehran University of Engineering and Technology, Pakistan in 2016. He has completed his PhD degree from South China University of Technology, China in 2022. He is working as a distinguished associate professor at the Department of Computer Science, Huanggang Normal University, China. His major research interests include pattern recognition, deep learning, computer vision, image fusion, image enhancement and digital image processing.
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