دانلود کتاب Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications – راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردها

توضیحات

Deep learning (DL) is a method of machine learning, running over artificial neural networks, that uses multiple layers to extract high-level features from large amounts of raw data. DL methods apply levels of learning to transform input data into more abstract and composite information. Handbook for Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications gives readers a complete overview of the essential concepts of DL and its applications in the field of biomedical engineering. DL has been rapidly developed in recent years, in terms of both methodological constructs and practical applications. DL provides computational models of multiple processing layers to learn and represent data with higher levels of abstraction. It is able to implicitly capture intricate structures of large-scale data and is ideally suited to many of the hardware architectures that are currently available. The ever-expanding amount of data that can be gathered through biomedical and clinical information sensing devices necessitates the development of machine learning and artificial intelligence techniques such as DL and convolutional neural networks to process and evaluate the data. Some examples of biomedical and clinical sensing devices that use DL include computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), ultrasound, single photon emission computed tomography (SPECT), positron emission tomography (PET), magnetic particle imaging, electroencephalography/magnetoencephalography (EE/MEG), optical microscopy and tomography, photoacoustic tomography, electron tomography, and atomic force microscopy. Handbook for Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications provides the most complete coverage of DL applications in biomedical engineering available, including detailed real-world applications in areas such as computational neuroscience, neuroimaging, data fusion, medical image processing, neurological disorder diagnosis for diseases such as Alzheimers, attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), and autism spectrum disorder (ASD), tumor prediction, and translational multimodal imaging analysis.

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

یادگیری عمیق (DL) روشی برای یادگیری ماشینی است که روی شبکه های عصبی مصنوعی اجرا می شود و از چندین لایه برای استخراج ویژگی های سطح بالا از مقادیر زیادی داده خام استفاده می کند. روش‌های DL سطوح یادگیری را برای تبدیل داده‌های ورودی به اطلاعات انتزاعی و ترکیبی‌تر اعمال می‌کنند. راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردهابه خوانندگان یک دید کلی از مفاهیم اساسی DL و کاربردهای آن در زمینه مهندسی پزشکی ارائه می دهد. DL در سالهای اخیر به سرعت توسعه یافته است، هم از نظر ساختارهای روش شناختی و هم از نظر کاربردهای عملی. DL مدل‌های محاسباتی لایه‌های پردازشی چندگانه را برای یادگیری و نمایش داده‌ها با سطوح بالاتر انتزاع ارائه می‌کند. این می تواند به طور ضمنی ساختارهای پیچیده ای از داده های در مقیاس بزرگ را ضبط کند و به طور ایده آل برای بسیاری از معماری های سخت افزاری که در حال حاضر در دسترس هستند مناسب است. حجم روزافزون داده ای که می تواند از طریق دستگاه های سنجش اطلاعات زیست پزشکی و بالینی جمع آوری شود، توسعه تکنیک های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مانند DL و شبکه های عصبی کانولوشنال را برای پردازش و ارزیابی داده ها ضروری می کند. برخی از نمونه‌های دستگاه‌های حسگر زیست‌پزشکی و بالینی که از DL استفاده می‌کنند شامل توموگرافی کامپیوتری (CT)، تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI)، سونوگرافی، توموگرافی کامپیوتری با انتشار تک فوتون (SPECT)، توموگرافی انتشار پوزیترون (PET)، تصویربرداری ذرات مغناطیسی، الکتروانسفالوگرافی/مگنتوآنسفالوگرافی است. (EE/MEG)، میکروسکوپ نوری و توموگرافی، توموگرافی فوتوآکوستیک، توموگرافی الکترونی و میکروسکوپ نیروی اتمی. راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردهاکامل ترین پوشش برنامه های کاربردی DL در مهندسی زیست پزشکی موجود را ارائه می دهد، از جمله برنامه های کاربردی دقیق در دنیای واقعی در زمینه هایی مانند علوم اعصاب محاسباتی، تصویربرداری عصبی، ترکیب داده ها، پزشکی پردازش تصویر، تشخیص اختلالات عصبی برای بیماری هایی مانند آلزایمر، اختلال نقص توجه و بیش فعالی (ADHD) و اختلال طیف اوتیسم (ASD)، پیش بینی تومور، و تجزیه و تحلیل تصویربرداری چندوجهی ترجمه.

tag : دانلود کتاب راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردها , Download راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردها , دانلود راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردها , Download Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications Book , راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردها دانلود , buy راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردها , خرید کتاب راهنمای یادگیری عمیق در مهندسی زیست پزشکی: تکنیک ها و کاربردها , دانلود کتاب Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications , کتاب Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications , دانلود Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications , خرید Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications , خرید کتاب Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications ,