Classification multi-classes de la maladie d'Alzheimer /démence à l'aide de l'apprentissage profond
Techniques avancées d'apprentissage profond pour la détection précoce
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Ce livre explore les stratégies d'apprentissage profond pour surmonter les défis du déséquilibre des classes, de la classification multi-classes et des problèmes de multi-modalité dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer et de la démence. Il présente des modèles neuronaux optimisés avec de meilleures techniques d'enrichissement des données pour améliorer la précision de la classification, favorisant une détection précoce et précise à l'aide de données IRM, TEP, génétiques et cliniques.Ce livre est un guide détaillé pour les chercheurs, les scientifiques des données e...
Ce livre explore les stratégies d'apprentissage profond pour surmonter les défis du déséquilibre des classes, de la classification multi-classes et des problèmes de multi-modalité dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer et de la démence. Il présente des modèles neuronaux optimisés avec de meilleures techniques d'enrichissement des données pour améliorer la précision de la classification, favorisant une détection précoce et précise à l'aide de données IRM, TEP, génétiques et cliniques.Ce livre est un guide détaillé pour les chercheurs, les scientifiques des données et les experts en soins de santé qui se concentrent sur la détection de la maladie d'Alzheimer basée sur l'IA. Il donne des indications sur la construction de modèles de diagnostic avancés, efficaces et évolutifs pour les maladies neurodégénératives, permettant d'améliorer la précision et la fiabilité des diagnostics précoces.
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