Computational Intelligence and Healthcare Informatics

Здесь есть возможность читать онлайн «Computational Intelligence and Healthcare Informatics» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: unrecognised, на английском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Computational Intelligence and Healthcare Informatics: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Computational Intelligence and Healthcare Informatics»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

AI techniques are being successfully used in the fields of health to increase the efficacy of therapies and avoid the risks of false diagnosis, therapeutic decision-making, and outcome prediction in many clinical cases, thanks to the rapid advancement of technology. The acquisition, analysis, and application of a vast amount of information required to solve complex problems is a challenge for modern health therapies.
The 21 chapters in this integrate several aspects of computational intelligence like machine learning and deep learning from diversified perspectives. The purpose of the book is to endow to different communities with their innovative advances in theory, analytical approaches, numerical simulation, statistical analysis, modeling, advanced deployment, case studies, analytical results, computational structuring and significance progress in healthcare applications.

Computational Intelligence and Healthcare Informatics — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Computational Intelligence and Healthcare Informatics», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

48. Qin, C., Yao, D., Shi, Y., Song, Z., Computer-aided detection in chest radiography based on artificial intelligence: a survey. Biomed. Eng. Online , 17 , 1, 113, 2018.

49. Rajpurkar, P., Irvin, J., Zhu, K., Yang, B., Mehta, H., Duan, T., Lungren, M.P., Chexnet: Radiologist-level pneumonia detection on chest x-rays with deep learning. arXiv preprint arXiv:1711.05225 , 05225, 1–6, 2017.

50. Roth, H.R., Lu, L., Liu, J., Yao, J., Seff, A., Cherry, K., Summers, R.M., Improving computer-aided detection using convolutional neural networks and random view aggregation. IEEE Trans. Med. Imaging , 35 , 5, 1170–1181, 2015.

51. Roy, S., Menapace, W., Oei, S., Luijten, B., Fini, E., Saltori, C., Peschiera, E., Deep learning for classification and localization of COVID-19 markers in point-of-care lung ultrasound. IEEE Trans. Med. Imaging , 39 , 8, 2676–2687, 2020.

52. Roy, S., Siarohin, A., Sangineto, E., Bulo, S.R., Sebe, N., Ricci, E., Unsupervised domain adaptation using feature-whitening and consensus loss, in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , pp. 9471–9480, 2019.

53. Rozenberg, E., Freedman, D., Bronstein, A., Localization with Limited Annotation for Chest X-rays, in: Machine Learning for Health Workshop , 2020, April, PMLR, pp. 52–65.

54. Ryoo, S. and Kim, H.J., Activities of the Korean institute of tuberculosis. Osong Public Health Res. Perspect ., 5 , S43–S49, 2014.

55. Sajjadi, M., Javanmardi, M., Tasdizen, T., Regularization with stochastic transformations and perturbations for deep semi-supervised learning. Adv. Neural Inf. Process. Syst ., 29 , 1163–1171, 2016.

56. Setio, A.A.A., Ciompi, F., Litjens, G., Gerke, P., Jacobs, C., Van Riel, S.J., van Ginneken, B., Pulmonary nodule detection in CT images: false positive reduction using multi-view convolutional networks. IEEE Trans. Med. Imaging , 35 , 5, 1160–1169, 2016.

57. Shen, W., Zhou, M., Yang, F., Yang, C., Tian, J., Multi-scale convolutional neural networks for lung nodule classification, in: International Conference on Information Processing in Medical Imaging , 2015, June, Springer, Cham, pp. 588–599.

58. Shin, H.C., Roth, H.R., Gao, M., Lu, L., Xu, Z., Nogues, I., Summers, R.M., Deep convolutional neural networks for computer-aided detection: CNN architectures, dataset characteristics and transfer learning. IEEE Trans. Med. Imaging , 35 , 5, 1285–1298, 2016.

59. Shiraishi, J., Katsuragawa, S., Ikezoe, J., Matsumoto, T., Kobayashi, T., Komatsu, K.I., Doi, K., Development of a digital image database for chest radiographs with and without a lung nodule: receiver operating characteristic analysis of radiologists’ detection of pulmonary nodules. Am . J. Roentgenol ., 174 , 1, 71–74, 2000.

60. Simonyan, K. and Zisserman, A., Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556 , ICLR 2015, 1–14, 2014.

61. Sirazitdinov, I., Kholiavchenko, M., Mustafaev, T., Yixuan, Y., Kuleev, R., Ibragimov, B., Deep neural network ensemble for pneumonia localization from a large-scale chest x-ray database. Comput. Electr. Eng ., 78 , 388–399, 2019.

62. Soldati, G., Smargiassi, A., Inchingolo, R., Buonsenso, D., Perrone, T., Briganti, D.F., Tursi, F., Proposal for international standardization of the use of lung ultrasound for COVID-19 patients; a simple, quantitative, reproducible method. J. Ultrasound Med ., 10 , 39, 7, 1413–1419, 2020.

63. Suk, H.I., Lee, S.W., Shen, D., Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Hierarchical feature representation and multimodal fusion with deep learning for AD/MCI diagnosis. NeuroImage , 101 , 569–582, 2014.

64. Szegedy, C., Ioffe, S., Vanhoucke, V., Alemi, A., Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning, in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence , Vol. 31, No. 1, 2016.

65. Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Rabinovich, A., Going deeper with convolutions, in: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , pp. 1–9, 2015.

66. Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J., Wojna, Z., Rethinking the inception architecture for computer vision, in: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , pp. 2818–2826, 2016.

67. Tang, Y.X., Tang, Y.B., Peng, Y., Yan, K., Bagheri, M., Redd, B.A., Summers, R.M., Automated abnormality classification of chest radiographs using deep convolutional neural networks. NPJ Digital Med ., 3 , 1, 1–8, 2020.

68. Vajda, S., Karargyris, A., Jaeger, S., Santosh, K.C., Candemir, S., Xue, Z., Thoma, G., Feature selection for automatic tuberculosis screening in frontal chest radiographs. J. Med. Syst ., 42 , 8, 146, 2018.

69. Wang, H. and Xia, Y., Chestnet: A deep neural network for classification of thoracic diseases on chest radiography. arXiv preprint arXiv:1807.03058 , 1–8, 2018.

70. Wang, X., Peng, Y., Lu, L., Lu, Z., Bagheri, M., Summers, R.M., Chestx-ray8: Hospital-scale chest x-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases, in: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , pp. 2097–2106, 2017.

71. Yao, L., Poblenz, E., Dagunts, D., Covington, B., Bernard, D., Lyman, K., Learning to diagnose from scratch by exploiting dependencies among labels. arXiv preprint arXiv:1710.10501 , 1–12, 2017.

72. Zech, J.R., Badgeley, M.A., Liu, M., Costa, A.B., Titano, J.J., Oermann, E.K., Confounding variables can degrade generalization performance of radiological deep learning models. arXiv preprint arXiv:1807.00431 , 1–15, 2018.

73. Zhang, R., Making convolutional networks shift-invariant again. arXiv preprint arXiv:1904. 11486 , In International Conference on Machine Learning , pp. 7324–7334, PMLR , 1–11, 2019.

74. Zoph, B., Vasudevan, V., Shlens, J., Le, Q.V., Learning transferable architectures for scalable image recognition, in: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , pp. 8697–8710, 2018.

1 *Corresponding author: wajgi.rakhi@gmail.com

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Computational Intelligence and Healthcare Informatics»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Computational Intelligence and Healthcare Informatics» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Computational Intelligence and Healthcare Informatics»

Обсуждение, отзывы о книге «Computational Intelligence and Healthcare Informatics» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x