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Verkauf durch Sack Fachmedien

Jena / Paul / Saxena

Machine Learning for Neurodegenerative Disorders

Advancements and Applications

Medium: Buch
ISBN: 978-1-032-66093-6
Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales)
Erscheinungstermin: 30.03.2025
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This book explores the application of machine learning to the understanding, early diagnosis, and management of neurodegenerative disorders. With a specific focus on its role in ongoing clinical trials, the book covers essential topics such as data collection, pre-processing, feature extraction, model development, and validation techniques. It delves into the applications of neuroimaging techniques like magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT), and positron emission tomography (PET) in the diagnosis and understanding of neurodegenerative disorders. Additionally, the book examines various machine-learning algorithms employed for biomarker discovery in neurodegenerative disorders. It highlights the role of neuroinformatics and big data analysis in advancing the understanding and management of neurodegenerative disorders. Furthermore, the book reviews future prospects and presents the ethical considerations and regulatory challenges associated with implementing machine learning approaches in the diagnosis, treatment, and prevention of neurodegenerative disorders. This comprehensive resource is intended for neuroscientists, students, researchers, and neurologists to understand the emerging scope of machine learning in neurodegenerative disorders.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9781032660936
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-1-032-66093-6
  • Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales)
  • Erscheinungstermin: 30.03.2025
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2025
  • Serie: Artificial Intelligence in Biomedical Image Processing
  • Produktform: Gebunden
  • Gewicht: 680 g
  • Seiten: 264
  • Format (B x H x T): 178 x 254 x 16 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

1. Introduction to Brain Diseases. 2. Introduction to Machine Learning for Neurodegenerative Disorders. 3. Multi-modal Neuroimaging Techniques and Fusion in Neurodegenerative Disorders. 4. Data Collection and Pre-processing for Neurodegenerative Disorders. 5. Machine Learning Fundamentals for Analysis of Neurodegenerative Disorders. 6. Deep Learning in Neurodegenerative Disorder. 7. Harnessing the Power of Neuroinformatics and Big Data Analysis against Neurodegenerative Disorders. 8. Machine Learning Applications in Neurodegenerative Diseases. 9. Machine Learning in Stroke Analysis and Rehabilitation. 10. Biomarker Identification in Neurodegenerative Disorders through Machine Learning. 11. Future Directions and Challenges in Machine Learning Approaches for Analysis of Neurodegenerative Disorders