Medical Informatics and Bioimaging Using Artificial Intelligence: Challenges, Issues, Innovations and Recent Developments
Zoptymalizowane głębokie uczenie z wykorzystaniem optymalizacji roju karaluchów do segmentacji skanów MRI mózgu. - Efektywny model klasyfikacji czerniaka oparty na konwolucyjnych sieciach neuronowych.
- Wspomagana uczeniem maszynowym analiza asymetrii mózgu w MRI na potrzeby wczesnej diagnostyki demencji. - Optymalizacja raf koralowych oparta na selekcji cech na potrzeby klasyfikacji raka piersi. - Kompleksowy przegląd mapowania chorób mózgu - podstawowe technologie i techniki oparte na sztucznej inteligencji do ekstrakcji i klasyfikacji cech przy użyciu sygnałów EEG.
- Rozpoznawanie chorób oczu w oparciu o zoptymalizowane modele VGG-Net.
- Zastosowania AI i IoT w szczepionce na COVID-19 i jej wpływ na życie społeczne. - Prognozowanie COVID-19 w oparciu o ulepszony algorytm wyszukiwania wewnętrznego i wielowarstwową sieć neuronową typu feed-forward.
- Opracowanie modelu diagnostyki chorób dla obrazów i raportów CXR - podejście oparte na uczeniu głębokim. - Inteligentna analiza deskryptorów leków: Toward COVID-19 Drug Repurposing. - Analiza zastawki aortalnej przy użyciu modelu elementów skończonych.
- Wzmocnienie obrazów dna oka przy użyciu siły grawitacji i sieci hamowania bocznego do wykrywania naczyń krwionośnych. - Wielowymiarowe inteligentne monitorowanie opieki zdrowotnej oparte na logice rozmytej do oceny ryzyka pacjentów kardiologicznych. - Złożony model uczenia maszynowego do przewidywania śmiertelności na oddziale intensywnej terapii.
