Mühlberg | Prior-Informed Learning Techniques for Macroscopic and Microscopic Imaging Biomarker Identification | Buch | 978-3-8325-5715-7 | sack.de

Buch, Englisch, 140 Seiten, PB, Format (B × H): 205 mm x 293 mm

Mühlberg

Prior-Informed Learning Techniques for Macroscopic and Microscopic Imaging Biomarker Identification


Erscheinungsjahr 2023
ISBN: 978-3-8325-5715-7
Verlag: Logos

Buch, Englisch, 140 Seiten, PB, Format (B × H): 205 mm x 293 mm

ISBN: 978-3-8325-5715-7
Verlag: Logos

Based on the success of artificial intelligence (AI), its use for automated diagnostics of medical image data has become a major focus. Despite excellent results on prediction tasks involving big data, a naïve application of deep learning, i.e., without any prior knowledge of the domain, may not be the optimal solution when there are only small amounts of data for the prediction task at hand. This, however, is often the case in clinical studies and biological experiments. Therefore, it may be beneficial to integrate prior information into the learning technique.
With that in mind, this book identifies novel macroscopic and microscopic imaging biomarkers for computed tomography and multiphoton microscopy by developing image processing and prior-informed learning techniques for research in pulmonology, oncology, and myology. A spectrum of learning methods is explored, ranging from the traditional, i.e., statistics or classical machine learning with handcrafted features, to the modern, i.e., deep learning and meta-learning, resulting in novel hybrid biomarker systems that seamlessly blend prior knowledge with the power of AI.

Mühlberg Prior-Informed Learning Techniques for Macroscopic and Microscopic Imaging Biomarker Identification jetzt bestellen!

Autoren/Hrsg.

Mühlberg, Alexander

Fachgebiete

Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.