Orvosi képalkotás és egészségügyi informatika

Eredeti címe:

Medical Imaging and Health Informatics

Könyv tartalma:

Ez a könyv az orvosi képfeldolgozásban a nagy teljesítményű, robusztus betegségdiagnosztika és szervszegmentálás mesterséges intelligenciával vezérelt módszereinek jelenlegi állását tárja fel. Ennek fényében számítógépes diagnosztikai rendszerek kerülnek bemutatásra, amelyek célja a képalkotó diagnosztika megerősítése és a kezelési döntéshozatal segítése. A fejlett AI, DL és ML technikák hozzájárulnak a betegségek diagnosztizálásához és előrejelzéséhez. Mivel e technológia gyors növekedése felé haladunk a klinikusok mindennapi életében, a mesterséges intelligencia, a mélytanulás és a gépi tanulás bevezetésével, amely minden egyes beteget egyedivé tesz, és a radiológiát az interdiszciplináris megközelítés és a pontos egészségügyi ellátás paradigmája felé vezeti.

A könyv az egészségügyi informatika határait tárja fel, bemutatva a legmodernebb technológiákat és elméleti kereteket. Kiemeli a mesterséges intelligencia, a mélytanulás és a gépi tanulás megközelítéseit, amelyeket az orvosi képalkotás területén a kihívást jelentő elméletek és módozatok kezelésére használnak. A könyv a kortárs kutatások és a szakirodalom alapos értékelését is tartalmazza, és számos, az orvosi képalkotásban alkalmazott kiterjedt tanulási technikát ír le. A könyv emellett számos egészségmegfigyelési és betegellátási stratégiát tárgyal. Foglalkozik az IoT-alapú COVID 19 felismeréssel, a máj automatikus szegmentálásával, a szív egészségi állapotának előrejelzésével, a tüdő- és mellrák előrejelzésével, a csonttörések felismerésével, a Dengue-fertőzés előfordulási arányának előrejelzésével, a maláriaparaziták szegmentálásával.

A könyv kiváló forrás a mesterséges intelligencia az egészségügyben című egyetemi kurzus tanításához. Ezt a könyvet interdiszciplináris kutatók használják az aktuális fejlesztések megismerésére. Ezt a könyvet a tudományos felhasználás mellett az ipari szakemberek is használhatják, akik mesterséges intelligencia technikákat szeretnének alkalmazni a betegségek elemzésére. Elég részletesen ismerteti a különböző orvosbiológiai területeket kezelő, legkorszerűbb algoritmusokat, így az ipari szakemberek is használhatják, akik a mesterséges intelligencia technikákat a betegségek elemzésére szeretnék használni. Az egészségügyi intézmények tanulmányi útmutatóként használják ezt a könyvet, és tanulságokat nyújtanak az egészségügyi szakembereknek arról, hogy a fejlett és nagy teljesítményű AI-megközelítések hogyan segíthetnek a betegségek előrejelzésében és diagnosztizálásában.

Ez a könyv átfogó leírást nyújt az orvosi képfeldolgozás és az egészségügyi informatika területén folyó legmodernebb kutatásról és fejlesztésről, valamint annak alkalmazásáról az egészségügyi ágazatban, a rendszerismeret, az intelligencia különböző innovációs paradigmáira összpontosítva, amelyek a társadalomban felmerülő változatos egészségügyi problémák reális megoldására alkalmazhatók.

Ez a könyv az orvosi képalkotás és az egészségügyi informatika számos aspektusát tárja fel, valamint azt, hogy ezek hogyan alkalmazhatók a valós orvosbiológiai és egészségügyi kihívásokra. A könyv az egészségügyi és orvosbiológiai alkalmazásokhoz kapcsolódó élvonalbeli mesterséges intelligencia és más kapcsolódó megközelítések gyűjteményéből áll majd. A könyv a legmodernebb, valamint a különböző mesterséges intelligencia-megközelítésekben elért eredmények változatos gyűjteménye lesz, és az egészségügyi intézmények és kórházak előtt álló kihívásokra irányul a betegségek korai felismerése, az adatfeldolgozás, az egészségügyi felügyelet és a betegségek előrejelzése terén.

Az orvosi képalkotás és az egészségügyi informatika a tudomány és a mérnöki tudományok olyan részterülete, amely az informatikát az orvostudományra alkalmazza, és magában foglalja a számítógépes innovációk tervezésének, fejlesztésének és alkalmazásának tanulmányozását az egészségügyi ellátás javítása érdekében. Az egészségügyi terület számos olyan kihívást tartogat, amelyek számítási megközelítésekkel kezelhetők. A mesterséges intelligencia és a kapcsolódó technológiák egyre elterjedtebbek a társadalomban, és gyakran alkalmazzák őket az egészségügyben. A mélytanulási algoritmusok ma már ígéretes lehetőséget nyújtanak a betegségek nagy pontosságú automatikus felismerésére. A mélytanulási algoritmusokat alkalmazó klinikai adatelemzés lehetővé teszi az orvosok számára, hogy korábban felismerjék a betegségeket és hatékonyabban kezeljék a betegeket. Olyan megközelítéseket tár fel, mint a mélytanulási algoritmusok, a konvolúciós neurális hálózatok, a képfeldolgozási technikák stb. Ezek a technológiák a betegellátás, a betegségek felismerése, a betegség lefolyása és a gyógyszeripari szervezetek számos aspektusát átalakíthatják.

Ez a könyv a képszegmentálás, osztályozás, regisztráció, számítógépes analízis alkalmazások, módszertanok, algoritmusok, platformok és eszközök széles skáláját járja körül. A kötet az esettanulmányokon és innovatív alkalmazásokon keresztül holisztikus szemléletet ad a mesterséges intelligencia egészségügyben alkalmazott aspektusáról. Azt is bemutatja, hogy a képfeldolgozási, gépi tanulási és mélytanulási technikák hogyan alkalmazhatók számos konkrét egészségügyi forgatókönyv orvosi diagnosztikájában, például a Covid-19, a tüdőrák, a szív- és érrendszeri betegségek, az emlőrák, a májdaganat, a csonttörés stb. esetében. A globális multidiszciplináris fórum megteremtése érdekében kiemeli továbbá a mesterséges intelligenciával kapcsolatos jelentős kérdéseket és problémákat az egészségügyben, valamint más kapcsolódó területeken, például a tárgyak internete és az orvosi informatika területén.