Deep Learners and Deep Learner Descriptors for Medical Applications (eBook)
XI, 284 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-42750-4 (ISBN)
This book introduces readers to the current trends in using deep learners and deep learner descriptors for medical applications. It reviews the recent literature and presents a variety of medical image and sound applications to illustrate the five major ways deep learners can be utilized: 1) by training a deep learner from scratch (chapters provide tips for handling imbalances and other problems with the medical data); 2) by implementing transfer learning from a pre-trained deep learner and extracting deep features for different CNN layers that can be fed into simpler classifiers, such as the support vector machine; 3) by fine-tuning one or more pre-trained deep learners on an unrelated dataset so that they are able to identify novel medical datasets; 4) by fusing different deep learner architectures; and 5) by combining the above methods to generate a variety of more elaborate ensembles. This book is a value resource for anyone involved in engineering deep learners for medical applications as well as to those interested in learning more about the current techniques in this exciting field. A number of chapters provide source code that can be used to investigate topics further or to kick-start new projects.
Erscheint lt. Verlag | 15.5.2020 |
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Reihe/Serie | Intelligent Systems Reference Library | Intelligent Systems Reference Library |
Zusatzinfo | XI, 284 p. 110 illus., 51 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Technik | |
Schlagworte | Data Mining • Ensembles • machine learning • Medical Decision Support Systems • protein classification • Texture Descriptors |
ISBN-10 | 3-030-42750-1 / 3030427501 |
ISBN-13 | 978-3-030-42750-4 / 9783030427504 |
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Größe: 8,1 MB
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