Clasificación multiclase de alzhéimer/demencia mediante aprendizaje profundo
Técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la detección precoz
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Este libro explora las estrategias de aprendizaje profundo para superar los retos del desequilibrio de clases, la clasificación multiclase y los problemas de multimodalidad en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y la demencia. Introduce modelos neuronales optimizados con mejores técnicas de mejora de datos para mejorar la precisión de la clasificación, apoyando la detección temprana y precisa utilizando datos de MRI, PET, genéticos y clínicos.Este libro es una guía detallada para investigadores, científicos de datos y expertos sanitarios que se centran en la detección del A...
Este libro explora las estrategias de aprendizaje profundo para superar los retos del desequilibrio de clases, la clasificación multiclase y los problemas de multimodalidad en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer y la demencia. Introduce modelos neuronales optimizados con mejores técnicas de mejora de datos para mejorar la precisión de la clasificación, apoyando la detección temprana y precisa utilizando datos de MRI, PET, genéticos y clínicos.Este libro es una guía detallada para investigadores, científicos de datos y expertos sanitarios que se centran en la detección del Alzheimer basada en IA. Ofrece ideas para construir modelos de diagnóstico avanzados, eficientes y escalables para enfermedades neurodegenerativas, ayudando a mejorar la precisión y la fiabilidad en el diagnóstico precoz.
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