Detection Systems in Lung Cancer and Imaging, Volume 1 (eBook)

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2022
450 Seiten
Institute of Physics Publishing (Verlag)
978-0-7503-3355-9 (ISBN)

This book focuses on major trends and challenges in the detection of lung cancer, presenting work aimed at identifying new techniques and their use in biomedical analysis. This volume covers recent advancements in lung cancer and imaging detection and classification, examining the main applications of Computer aided diagnosis (CAD) relating to lung cancer: lung nodule segmentation, lung nodule classification, and Big Data in lung cancer. Ideal for academics working in lung cancer, data-mining, machine learning, deep learning and reinforcement learning, as well as industry professionals working in the areas of healthcare, lung cancer imaging, machine learning, deep learning and reinforcement learning, this edited collection comprises an essential reference for researchers at the forefront of the field, and provides a high-level entry point for more advanced students.

Key Features:
•Unique focus on advance work in detection system and classification systems.
•An updated reference for lung cancer detection via imaging.
•Focus on progressive deep learning and machine learning applications for more effective
detection.

Erscheint lt. Verlag	20.1.2022
Reihe/Serie	IOP ebooks
Zusatzinfo	With figures in colour and black and white
Verlagsort	Bristol
Sprache	englisch
Themenwelt	Medizin / Pharmazie
Schlagworte	CT imaging • Deep learning • early diagnosis • Fast Caps Net • Ground Glass Diagnosis • Ground Glass Opacity (GGO) • Lung Cancer • lung nodule classification • Lung Nodule Segmentation • Lung Nodule Segmentation Framework • Machine Learning. • NLP • SVM Classifier
ISBN-10	0-7503-3355-3 / 0750333553
ISBN-13	978-0-7503-3355-9 / 9780750333559

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