Biomedical Data Mining for Information Retrieval

Здесь есть возможность читать онлайн «Biomedical Data Mining for Information Retrieval» — 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.

Biomedical Data Mining for Information Retrieval: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Biomedical Data Mining for Information Retrieval»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

This book comprehensively covers the topic of mining biomedical text, images and visual features towards information retrieval. Biomedical and Health Informatics is an emerging field of research at the intersection of information science, computer science, and health care and brings tremendous opportunities and challenges due to easily available and abundant biomedical data for further analysis. The aim of healthcare informatics is to ensure the high-quality, efficient healthcare, better treatment and quality of life by analyzing biomedical and healthcare data including patient's data, electronic health records (EHRs) and lifestyle. Previously it was a common requirement to have a domain expert to develop a model for biomedical or healthcare; however, recent advancements in representation learning algorithms allows us to automatically to develop the model. Biomedical Image Mining, a novel research area, due to its large amount of biomedical images increasingly generates and stores digitally. These images are mainly in the form of computed tomography (CT), X-ray, nuclear medicine imaging (PET, SPECT), magnetic resonance imaging (MRI) and ultrasound. Patients' biomedical images can be digitized using data mining techniques and may help in answering several important and critical questions related to health care. Image mining in medicine can help to uncover new relationships between data and reveal new useful information that can be helpful for doctors in treating their patients.

Biomedical Data Mining for Information Retrieval — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Biomedical Data Mining for Information Retrieval», 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

104. Patlewicz, G., Jeliazkova, N., Safford, R.J., Worth, A.P., Aleksiev, B., An evaluation of the implementation of the Cramer classification scheme in the Toxtree software. SAR QSAR Environ. Res. , 19, 5–6, 495–524, 2008.

105. Agrahari, R., Foroushani, A., Docking, T.R. et al. , Applications of Bayesian network models in predicting types of hematological malignancies. Sci. Rep. , 8, 6951, 2018, https://doi.org/10.1038/s41598-018-24758-5.

106. Ahmed, A., Abdo, A., Salim, N., Ligand-based virtual screening using Bayesian inference network and reweighted fragments. Sci. World J. , Drug Discovery Today, 01 Jun 2002, 7(11):597–598, 410914, 2012, https://doi.org/10.1016/s1359-6446(02)02316-4.

107. Madhukar, N.S., Khade, P.K., Huang, L. et al. , A Bayesian machine learning approach for drug target identification using diverse data types. Nat. Commun. , 10, 5221, 2019, https://doi.org/10.1038/s41467-019-12928-6.

108. Hinselmann, G., Rosenbaum, L., Jahn, A., Fechner, N., Ostermann, C., and Zell, A., Large-scale learning of structure–activity relationships using a linear support vector machine and problem-specific metrics. J. Chem. Inf. Model. , 51, 2, 203–213, 2011.

109. Mahé, P. and Vert, J., Graph kernels based on tree patterns for molecules. Mach. Learn. , 75, 3–35, 2009, https://doi.org/10.1007/s10994-008-5086-2.

110. Byvatov, E., Fechner, U., Sadowski, J., Schneider, G., Comparison of support vector machine and artificial neural network systems for drug/non-drug classification. J. Chem. Inf. Comput. Sci. , 43, 6, 1882–1889, 2003, https://doi.org/10.1021/ci0341161.

111. Sakiyama, Y., Yuki, H., Moriya, T. et al. , Predicting human liver microsomal stability with machine learning techniques. J. Mol. Graph. Model. , 26, 6, 907–915, 2008.

112. Wang, C. and Zhang, Y., Improving scoring-docking-screening powers of protein–ligand scoring functions using random forest. J. Comput. Chem. , 38, 3, 169–177, 2017.

113. Chen, H., Engkvist, O., Wang, Y., Olivecrona, M., Blaschke, T., The rise of deep learning in drug discovery. Drug Discovery Today , 23, 6, 1241–1250, 2018.

114. Marini, F., Roncaglioni, A., Novic, M., Variable selection and interpretation in structure-affinity correlation modeling of estrogen receptor binders. J. Chem. Inf. Model. , 45, 6, 1507–1519, 2005.

115. Kazius, J., Nijssen, S., Kok, J.N., Bäck, T., IJzerman, A.P., Substructure Mining Using Elaborate Chemical Representation. J. Chem. Inf. Model. , 46, 2, 597– 605, 2006.

116. Raschka, S., Scott, A.M., Huertas, M., Li, W., Kuhn, L.A., Automated Inference of Chemical Discriminants of Biological Activity. Methods Mol. Biol. , 1762, 307–338, 2018.

117. Ramraj, T. and Prabhakar, R., Frequent Subgraph Mining Algorithms—A Survey. Proc. Comput. Sci. , 47, 197–204, 2015, https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.03.198.

118. Mrzic, A., Meysman, P., Bittremieux, W. et al. , (Grasping frequent subgraph mining for bioinformatics applications. BioData Min. , 11, 20, 2018.

1 *Corresponding author: anjali.p@srmuniversity.ac.in

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 «Biomedical Data Mining for Information Retrieval»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Biomedical Data Mining for Information Retrieval» 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 «Biomedical Data Mining for Information Retrieval»

Обсуждение, отзывы о книге «Biomedical Data Mining for Information Retrieval» 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