9786208444761 - brain tumor detection using deep learning algorithm: mri-based tumor detection using ai de das, shiplu; pandey, adhara; chatterjee, soumili (9 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Brain Tumor Detection Using Deep Learning Algorithm | MRI-Based Tumor Detection Using AI | Shiplu Das (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2025 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208444761 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND…, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Brain tumor detection is a critical task in medical diagnosis, where early and accurate identification can significantly improve patient outcomes. Deep learning, a subset of artificial intelligence, has emerged as a powerful tool in aut…omating this process. By leveraging convolutional neural networks (CNNs) and other advanced architectures, deep learning models can analyze MRI scans to detect and classify brain tumors with high accuracy. These models learn complex patterns and features from vast datasets, reducing the need for manual intervention and minimizing human error. The integration of deep learning in medical imaging enhances diagnostic speed, consistency, and precision, offering promising support for radiologists and healthcare professionals.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 72 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Brain tumor detection is a critical task in medical diagnosis, where early and accurate identification can significantly improve patient outcomes. Deep learning, a subset of artificial intelligence, has emerged as a powerful tool in auto…mating this process. By leveraging convolutional neural networks (CNNs) and other advanced architectures, deep learning models can analyze MRI scans to detect and classify brain tumors with high accuracy. These models learn complex patterns and features from vast datasets, reducing the need for manual intervention and minimizing human error. The integration of deep learning in medical imaging enhances diagnostic speed, consistency, and precision, offering promising support for radiologists and healthcare professionals.
