Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis de Kunal Pal

Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis

Editat de Kunal Pal, Samit Ari, Arindam Bit, Saugat Bhattacharyya
en Limba Engleză Paperback – 7 sep 2022

Volumul Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis se adresează cercetătorilor și studenților la nivel de masterat sau doctorat, presupunând o bază solidă în matematică computațională și procesarea fundamentală a semnalelor. Suntem de părere că această lucrare reprezintă un punct de cotitură pentru specialiștii care doresc să treacă de la prelucrarea liniară tradițională la metodele de ultimă oră din ingineria biomedicală. Găsim în acest text o abordare riguroasă a tehnicilor de descompunere, precum Empirical Mode Decomposition (EMD) și Wavelet Packet Decomposition, esențiale pentru interpretarea semnalelor fiziologice non-staționare.

Notăm cu interes modul în care editorii, sub egida ELSEVIER SCIENCE, au structurat progresia materialului. Cartea debutează cu fundamentul ingineriei trăsăturilor (feature engineering), avansând rapid către aplicații complexe de clasificare a bătăilor ECG prin deep learning și utilizarea grafurilor neurale (Graph Neural Networks). Dacă Machine Intelligence and Signal Analysis v-a oferit cadrul teoretic extins asupra inteligenței computaționale, această carte oferă instrumentele practice și studiile de caz specifice necesare implementării în laborator.

În contextul operei editorilor, acest titlu completează direcția începută de Kunal Pal în Advances in Artificial Intelligence, mutând însă accentul de pe algoritmii generali către aplicabilitatea lor strictă în analiza semnalelor biologice și dispozitive IoT. Structura celor 12 capitole este echilibrată, acoperind atât arii clasice (variabilitatea ritmului cardiac - HRV), cât și provocări contemporane, precum detecția regiunilor termice în imagistica mamară sau monitorizarea pacienților geriatrici. Este o resursă tehnică ce demonstrează cum algoritmii de învățare automată pot rafina precizia diagnostică în cardiologie și neurologie.

Citește tot Restrânge

Preț: 52707 lei

Preț vechi: 65884 lei
-20%

Puncte Express: 791

Carte disponibilă

Livrare economică 04-18 mai
Livrare express 18-24 aprilie pentru 4993 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780323859554
ISBN-10: 0323859550
Pagini: 432
Dimensiuni: 191 x 235 x 30 mm
Greutate: 0.88 kg
Editura: ELSEVIER SCIENCE

Public țintă

Biomedical engineering, signal processing, speech processing, and computer science researchers and graduate students

De ce să citești această carte

Pentru inginerii biomedicali și cercetătorii în informatică, această carte oferă o punte directă între teoria procesării semnalelor și implementarea practică a AI. Cititorul câștigă acces la metodologii avansate de extragere a trăsăturilor și studii de caz pe date reale, esențiale pentru dezvoltarea de noi tehnologii medicale, de la robotică la sisteme de monitorizare la distanță prin IoT.

Descriere scurtă

Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis presents state-of-the-art methods in biosignal processing, including recurrence quantification analysis, heart rate variability, analysis of the RRI time-series signals, joint time-frequency analyses, wavelet transforms and wavelet packet decomposition, empirical mode decomposition, modeling of biosignals, Gabor Transform, empirical mode decomposition. The book also gives an understanding of feature extraction, feature ranking, and feature selection methods, while also demonstrating how to apply artificial intelligence and machine learning to biosignal techniques.

  • Gives advanced methods in signal processing
  • Includes machine and deep learning methods
  • Presents experimental case studies

Cuprins

1. Feature engineering
2. Heart rate variability
3. Understanding the suitabillity of parametric modeling techniques in detecting the changes in the HRV signals acquired from cannabis consuming and nonconsuming Indian paddy-field workers
4. Patient-specific ECG beat classification using EMD and deep learning-based technique
5. Empirical wavelet transform and deep learning-based technique for ECG beat classification
6. Development of an Internet-of-Things (IoT)-based pill monitoring device for geriatric patients
7. Biomedical robotics
8. Combating COVID-19 by implying machine learning predictions and projections
9. Deep learning methods for analysis of neural signals: From conventional neural network to graph neural network
10. Improved extraction of the extreme thermal regions of breast IR images
11. New metrics to asses the subtle changes of the heart's electromagnetic field
12. The role of optimal and modified lead systems in electrocardiogram
13. Adaptive rate EEG processing and machine learning-based efficient recognition of epilepsy
14. Multimodal microscopy: A novel low-cost microscope designed for food and biological applications