Wieloklasowa klasyfikacja choroby Alzheimera / demencji przy użyciu głębokiego uczenia się

Ta książka bada strategie głębokiego uczenia się aby sprostać wyzwaniom związanym z nierównowagą klas klasyfikacją wielu klas i kwestiami wielomodalności w diagnostyce choroby Alzheimera i demencji. Wprowadza zoptymalizowane modele neuronowe z lepszymi technikami ulepszania danych w celu poprawy dokładności klasyfikacji wspierając wczesne i precyzyjne wykrywanie przy użyciu danych MRI PET genetycznych i klinicznych.Książka ta służy jako szczegółowy przewodnik dla badaczy naukowców zajmujących się danymi i ekspertów w dziedzinie opieki zdrowotnej koncentrujących się na wykrywaniu choroby Alzheimera w oparciu o sztuczną inteligencję. Oferuje wgląd w tworzenie zaawansowanych wydajnych i skalowalnych modeli diagnostycznych dla chorób neurodegeneracyjnych pomagając poprawić dokładność i niezawodność wczesnej diagnozy.