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9780323901840 - Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) de Chandola (17 resultados)
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Deep Learning for Chest Radiographs (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) 1st Edition
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 93,72
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Chest Radiographs (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) 1st Edition
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 108,04
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Deep Learning for Chest Radiographs
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsIdioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science & Technology, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Chest Radiographs (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems) 1st Edition
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 107,32
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems)
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification (Primers in Biomedical Imaging Devices and Systems)
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsIdioma: Inglés
Publicado por Academic Press 2021-08-15, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 111,37
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 113,07
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Chest Radiographs | Computer-Aided Classification
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Deep Learning for Chest Radiographs | Computer-Aided Classification | Yashvi Chandola (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2021 | Academic Press | EAN 9780323901840 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Deep Learning for Chest Radiographs
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 116,26
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Añadir al carritoCondición: 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
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Deep Learning for Chest Radiographs: Computer-Aided Classification
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 91,38
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Añadir al carritoPaperback. Condición: 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
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsIdioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 87,95
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: 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
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsIdioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science & Technology, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 135,03
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Deep Learning for Chest Radiographs : Computer-Aided Classification
Libro 2 de 6: Primers in Biomedical Imaging Devices and SystemsIdioma: Inglés
Publicado por Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2021
ISBN 10: 0323901840 ISBN 13: 9780323901840
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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EUR 99,65
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: 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.
