Advanced Machine Learning Approaches in Cancer Prognosis (eBook)

Challenges and Applications
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2021 | 1st ed. 2021
XX, 454 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-71975-3 (ISBN)

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Advanced Machine Learning Approaches in Cancer Prognosis -
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This book introduces a variety of advanced machine learning approaches covering the areas of neural networks, fuzzy logic, and hybrid intelligent systems for the determination and diagnosis of cancer. Moreover, the tactical solutions of machine learning have proved its vast range of significance and, provided novel solutions in the medical field for the diagnosis of disease. This book also explores the distinct deep learning approaches that are capable of yielding more accurate outcomes for the diagnosis of cancer. In addition to providing an overview of the emerging machine and deep learning approaches, it also enlightens an insight on how to evaluate the efficiency and appropriateness of such techniques and analysis of cancer data used in the cancer diagnosis. Therefore, this book focuses on the recent advancements in the machine learning and deep learning approaches used in the diagnosis of different types of cancer along with their research challenges and future directions for the targeted audience including scientists, experts, Ph.D. students, postdocs, and anyone interested in the subjects discussed.  


Erscheint lt. Verlag 29.5.2021
Reihe/Serie Intelligent Systems Reference Library
Zusatzinfo XX, 454 p. 236 illus., 168 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Medizin / Pharmazie
Technik
Schlagworte Cancer • Cancer Reserch • Evolutionary Approach • machine learning • neural network • Neuro-Evolutionary Approach • Neuro-Fuzzy Method • Rough Set Theory • Soft Computing
ISBN-10 3-030-71975-8 / 3030719758
ISBN-13 978-3-030-71975-3 / 9783030719753
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Größe: 21,6 MB

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