Artificial Intelligence in Decision Support Systems for Diagnosis in Medical Imaging (eBook)
XXI, 387 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-68843-5 (ISBN)
Medical imaging offers essential information on patients' medical condition, and clues to causes of their symptoms and diseases. Modern imaging modalities, however, also produce a large number of images that physicians have to accurately interpret. This can lead to an 'information overload' for physicians, and can complicate their decision-making. As such, intelligent decision support systems have become a vital element in medical-image-based diagnosis and treatment.
Presenting extensive information on this growing field of AI, the book offers a valuable reference guide for professors, students, researchers and professionals who want to learn about the most recent developments and advances in the field.Multi-modality Feature Learning in Diagnoses of Alzheimer’s Disease.- A Comparative Study of Modern Machine Learning Approaches for Focal Lesion Detection and Classification in Medical Images: BoVW, CNN and MTANN.- Introduction to Binary Coordinate Ascent: New Insights into Efficient Feature Subset Selection for Machine Learning.- Automated Lung Nodule Detection Using Positron Emission Tomography/Computed Tomography.- Detecting Mammographic Masses via Image Retrieval and Discriminative Learning.
| Erscheint lt. Verlag | 9.1.2018 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Intelligent Systems Reference Library |
| Zusatzinfo | XXI, 387 p. 140 illus., 96 illus. in color. |
| Verlagsort | Cham |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Studium ► 1. Studienabschnitt (Vorklinik) ► Biochemie / Molekularbiologie | |
| Technik ► Bauwesen | |
| Schlagworte | Artificial Neural Networks • Computational Intelligence • Computer-aided Diagnosis • computerized medical support • Deep learning • machine learning • Medical Decision Support Systems • Medical Image Analysis • Medical Imaging • Medical Informatics • Statistical Learning • Support Vector Machines |
| ISBN-10 | 3-319-68843-X / 331968843X |
| ISBN-13 | 978-3-319-68843-5 / 9783319688435 |
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