Classificazione multiclasse dell'Alzheimer/demenza utilizzando il Deep Learning
Tecniche avanzate di deep learning per la diagnosi precoce
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Questo libro esplora le strategie di Deep Learning per superare le sfide dello squilibrio tra le classi, della classificazione multi-classe e dei problemi di multi-modalità nella diagnosi della malattia di Alzheimer e della demenza. Introduce modelli neurali ottimizzati con migliori tecniche di valorizzazione dei dati per migliorare l'accuratezza della classificazione, supportando una diagnosi precoce e precisa utilizzando dati di risonanza magnetica, PET, genetici e clinici.Questo libro è una guida dettagliata per i ricercatori, gli scienziati dei dati e gli esperti del settore sanitario ch...
Questo libro esplora le strategie di Deep Learning per superare le sfide dello squilibrio tra le classi, della classificazione multi-classe e dei problemi di multi-modalità nella diagnosi della malattia di Alzheimer e della demenza. Introduce modelli neurali ottimizzati con migliori tecniche di valorizzazione dei dati per migliorare l'accuratezza della classificazione, supportando una diagnosi precoce e precisa utilizzando dati di risonanza magnetica, PET, genetici e clinici.Questo libro è una guida dettagliata per i ricercatori, gli scienziati dei dati e gli esperti del settore sanitario che si concentrano sul rilevamento dell'Alzheimer basato sull'intelligenza artificiale. Offre spunti per la costruzione di modelli diagnostici avanzati, efficienti e scalabili per le malattie neurodegenerative, contribuendo a migliorare l'accuratezza e l'affidabilità della diagnosi precoce.
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