توضیحات
This book presents the modern technological advancements and revolutions in the biomedical sector. Progress in the contemporary sensing, Internet of Things (IoT) and machine learning algorithms and architectures have introduced new approaches in the mobile healthcare. A continuous observation of patients with critical health situation is required. It allows monitoring of their health status during daily life activities such as during sports, walking and sleeping. It is realizable by intelligently hybridizing the modern IoT framework, wireless biomedical implants and cloud computing. Such solutions are currently under development and in testing phases by healthcare and governmental institutions, research laboratories and biomedical companies. The biomedical signals such as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG), Electromyography (EMG), phonocardiogram (PCG), Chronic Obstructive Pulmonary (COP), Electrooculography (EoG), photoplethysmography (PPG), and image modalities such as positron emission tomography (PET), magnetic resonance imaging (MRI) and computerized tomography (CT) are non-invasively acquired, measured, and processed via the biomedical sensors and gadgets. These signals and images represent the activities and conditions of human cardiovascular, neural, vision and cerebral systems. Multi-channel sensing of these signals and images with an appropriate granularity is required for an effective monitoring and diagnosis. It renders a big volume of data and its analysis is not feasible manually. Therefore, automated healthcare systems are in the process of evolution. These systems are mainly based on biomedical signal and image acquisition and sensing, preconditioning, features extraction and classification stages. The contemporary biomedical signal sensing, preconditioning, features extraction and intelligent machine and deep learning-based classification algorithms are described.Each chapter starts with the importance, problem statement and motivation. A self-sufficient description is provided. Therefore, each chapter can be read independently. To the best of the editors knowledge, this book is a comprehensive compilation on advances in non-invasive biomedical signal sensing and processing with machine and deep learning. We believe that theories, algorithms, realizations, applications, approaches, and challenges, which are presented in this book will have their impact and contribution in the design and development of modern and effective healthcare systems.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این کتاب پیشرفتها و انقلابهای تکنولوژیک مدرن در بخش بیوپزشکی را ارائه میکند. پیشرفت در سنجش معاصر، اینترنت اشیا (IoT) و الگوریتمها و معماریهای یادگیری ماشین، رویکردهای جدیدی را در مراقبتهای بهداشتی تلفن همراه معرفی کرده است. نظارت مستمر بیماران با وضعیت بهداشتی بحرانی ضروری است. این اجازه می دهد تا وضعیت سلامتی آنها را در طول فعالیت های روزمره زندگی مانند هنگام ورزش، پیاده روی و خواب کنترل کنید. این امر با ترکیب هوشمند چارچوب مدرن اینترنت اشیا، ایمپلنتهای زیست پزشکی بیسیم و محاسبات ابری قابل تحقق است. چنین راه حل هایی در حال حاضر توسط مؤسسات مراقبت های بهداشتی و دولتی، آزمایشگاه های تحقیقاتی و شرکت های زیست پزشکی در حال توسعه و در مراحل آزمایشی هستند. سیگنال های زیست پزشکی مانند الکتروکاردیوگرام (ECG)، الکتروانسفالوگرام (EEG)، الکترومیوگرافی (EMG)، فونوکاردیوگرام (PCG)، انسداد مزمن ریه (COP)، الکترواکولوگرافی (EoG)، فوتوپلتیسموگرافی (PPG) و روش های تصویری مانند توموگرافی گسیل پوزیترون (PET)، تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) و توموگرافی کامپیوتری (CT) از طریق حسگرها و ابزارهای زیست پزشکی غیرتهاجمی به دست میآیند، اندازهگیری و پردازش میشوند. این سیگنال ها و تصاویر نشان دهنده فعالیت ها و شرایط سیستم های قلبی عروقی، عصبی، بینایی و مغزی انسان است. سنجش چند کاناله این سیگنال ها و تصاویر با دانه بندی مناسب برای نظارت و تشخیص موثر مورد نیاز است. حجم زیادی از داده ها را ارائه می دهد و تجزیه و تحلیل آن به صورت دستی امکان پذیر نیست. بنابراین، سیستم های مراقبت های بهداشتی خودکار در روند تکامل هستند. این سیستمها عمدتاً بر اساس سیگنالهای زیستپزشکی و دریافت و سنجش تصویر، پیششرطیسازی، استخراج ویژگیها و مراحل طبقهبندی هستند. سنجش سیگنال زیست پزشکی معاصر، پیش شرط، استخراج ویژگی ها و ماشین هوشمند و الگوریتم های طبقه بندی مبتنی بر یادگیری عمیق شرح داده شده است. هر فصل با اهمیت، بیان مسئله و انگیزه شروع می شود. شرح خودکفا ارائه شده است. بنابراین، هر فصل را می توان به طور مستقل خواند. با بهترین دانش ویراستاران، این کتاب مجموعهای جامع از پیشرفتها در سنجش و پردازش سیگنالهای زیست پزشکی غیرتهاجمی با یادگیری ماشینی و عمیق است. ما معتقدیم که نظریه ها، الگوریتم ها، تحقق ها، کاربردها، رویکردها و چالش هایی که در این کتاب ارائه شده اند، تاثیر و سهم خود را در طراحی و توسعه سیستم های مراقبت های بهداشتی مدرن و موثر خواهند داشت.
tag : دانلود کتاب پیشرفت در سنجش و پردازش سیگنال زیست پزشکی غیر تهاجمی با یادگیری ماشینی , Download پیشرفت در سنجش و پردازش سیگنال زیست پزشکی غیر تهاجمی با یادگیری ماشینی , دانلود پیشرفت در سنجش و پردازش سیگنال زیست پزشکی غیر تهاجمی با یادگیری ماشینی , Download Advances in Non-Invasive Biomedical Signal Sensing and Processing with Machine Learning Book , پیشرفت در سنجش و پردازش سیگنال زیست پزشکی غیر تهاجمی با یادگیری ماشینی دانلود , buy پیشرفت در سنجش و پردازش سیگنال زیست پزشکی غیر تهاجمی با یادگیری ماشینی , خرید کتاب پیشرفت در سنجش و پردازش سیگنال زیست پزشکی غیر تهاجمی با یادگیری ماشینی , دانلود کتاب Advances in Non-Invasive Biomedical Signal Sensing and Processing with Machine Learning , کتاب Advances in Non-Invasive Biomedical Signal Sensing and Processing with Machine Learning , دانلود Advances in Non-Invasive Biomedical Signal Sensing and Processing with Machine Learning , خرید Advances in Non-Invasive Biomedical Signal Sensing and Processing with Machine Learning , خرید کتاب Advances in Non-Invasive Biomedical Signal Sensing and Processing with Machine Learning ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.