Algorithmes de machine et de deep learning, applications détection du cancer

Un livre couvrant différents algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond spécifiquement pour le cancer du poumon constituerait une excellente ressource pour les chercheurs, les professionnels de la santé et les scientifiques des données intéressés à tirer parti de l’intelligence artificielle pour le diagnostic et le traitement médicaux. Bien que je ne puisse pas fournir de titre de livre spécifique, je peux suggérer les sujets et domaines clés qu’un tel livre pourrait couvrir : Introduction au cancer du poumon : le livre peut commencer par un aperçu du cancer du poumon, y compris ses types, ses causes, ses méthodes de diagnostic, et les options de traitement actuelles. Principes fondamentaux de l’apprentissage automatique : il peut couvrir les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique, notamment l’apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé, ainsi que les mesures d’évaluation couramment utilisées dans les applications médicales. Prétraitement des données et ingénierie des fonctionnalités : le livre peut discuter des techniques de prétraitement de l’imagerie médicale. des données, telles que des tomodensitogrammes ou des rayons X, y compris la normalisation d’images, la réduction du bruit et l’extraction de caractéristiques.