Abir Chaari Imen Fourati Kallel (12 results)

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Softcover/Taschenbuch. Condition: Neu. The objectives of the research presented in this book focused on exploring artificial intelligence in conjunction with image processing to aid in decision-making for the early detection of keratoconus. First, we highlight the contribution of machine learning techniques to medical image analysis, demonstrating their relevance and effectiveness for the early screening of keratoconus, a progressive corneal disease that requires reliable and early detection. Next, we show that deep learning approaches, particularly those based on convolutional neural networks, offer superior performance for the automated classification of medical images, while also enabling the generation of synthetic images to enrich databases and improve model robustness. Taken together, these contributions highlight the considerable potential of artificial intelligence methods to enhance diagnostic accuracy, optimize the interpretation of medical images, and effectively support clinical decision-making. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 155.…

Softcover/Taschenbuch. Condition: Neu. Los objetivos de los trabajos presentados en este libro se han centrado en la exploraci?n de la inteligencia artificial en sinergia con el procesamiento de im?genes para facilitar la toma de decisiones en la detecci?n precoz del queratocono. En primer lugar, ponemos de relieve la contribuci?n de las t?cnicas de aprendizaje autom?tico al an?lisis de im?genes m?dicas, demostrando su pertinencia y eficacia para la detecci?n precoz del queratocono, una patolog?a corneal progresiva que requiere una detecci?n fiable y temprana. En segundo lugar, demostramos que los enfoques de aprendizaje profundo, en particular los basados en redes neuronales convolucionales, ofrecen un rendimiento superior en la clasificaci?n automatizada de im?genes m?dicas, al tiempo que permiten generar im?genes sint?ticas destinadas a enriquecer las bases de datos y mejorar la robustez de los modelos. El conjunto de estas aportaciones pone de relieve el considerable potencial de los m?todos de inteligencia artificial para reforzar la precisi?n diagn?stica, optimizar la interpretaci?n de las im?genes m?dicas y respaldar eficazmente la toma de decisiones cl?nicas. Sprache: Spanisch Gewicht in Gramm: 161. …

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Softcover/Taschenbuch. Condition: Neu. Die Ziele der in diesem Buch vorgestellten Arbeiten konzentrierten sich auf die Erforschung k?nstlicher Intelligenz in Verbindung mit der Bildverarbeitung zur Unterst?tzung der Entscheidungsfindung bei der Fr?herkennung des Keratokons. Zun?chst heben wir den Beitrag von Techniken des maschinellen Lernens zur Analyse medizinischer Bilder hervor und belegen deren Relevanz und Wirksamkeit f?r die Fr?herkennung des Keratokons, einer fortschreitenden Hornhauterkrankung, die eine zuverl?ssige und fr?hzeitige Erkennung erfordert. In einem zweiten Schritt zeigen wir, dass Deep-Learning-Ans?tze, insbesondere solche auf der Grundlage konvolutioneller neuronaler Netze, eine ?berlegene Leistung bei der automatisierten Klassifizierung medizinischer Bilder bieten und gleichzeitig die Erzeugung synthetischer Bilder erm?glichen, um Datenbanken zu erweitern und die Robustheit der Modelle zu verbessern. All diese Beitr?ge unterstreichen das betr?chtliche Potenzial von Methoden der k?nstlichen Intelligenz, die diagnostische Genauigkeit zu steigern, die Interpretation medizinischer Bilder zu optimieren und die klinische Entscheidungsfindung wirksam zu unterst?tzen. De Gewicht in Gramm: 167.…

Softcover/Taschenbuch. Condition: Neu. Cele bad? przedstawionych w niniejszej ksi??ce skupi?y si? na analizie sztucznej inteligencji w po??czeniu z przetwarzaniem obraz?w w celu wsparcia procesu podejmowania decyzji dotycz?cych wczesnego wykrywania keratokony. W pierwszej kolejno?ci podkre?lamy wk?ad technik uczenia maszynowego w analiz? obraz?w medycznych, wykazuj?c ich przydatno?? i skuteczno?? we wczesnym wykrywaniu keratokony, post?puj?cej choroby rog?wki wymagaj?cej niezawodnej i wczesnej diagnostyki. W drugiej kolejno?ci wykazujemy, ?e metody g??bokiego uczenia, w szczeg?lno?ci oparte na konwolucyjnych sieciach neuronowych, zapewniaj? lepsz? wydajno?? w automatycznej klasyfikacji obraz?w medycznych, umo?liwiaj?c jednocze?nie generowanie obraz?w syntetycznych w celu wzbogacenia baz danych i poprawy odporno?ci modeli. Wszystkie te osi?gni?cia podkre?laj? ogromny potencj? metod sztucznej inteligencji w zakresie zwi?kszania dok?adno?ci diagnostycznej, optymalizacji interpretacji obraz?w medycznych oraz skutecznego wspierania procesu podejmowania decyzji klinicznych. Gewicht in Gramm: 161.…

Softcover/Taschenbuch. Condition: Neu. Os objetivos dos trabalhos apresentados neste livro centraram-se na explora??o da intelig?ncia artificial em sinergia com o processamento de imagens, com vista a auxiliar a tomada de decis?es na dete??o precoce do ceratocone. Numa primeira fase, destacamos a contribui??o das t?cnicas de aprendizagem autom?tica na an?lise de imagens m?dicas, demonstrando a sua relev?ncia e efic?cia na dete??o precoce do ceratocone, uma patologia da c?rnea de evolu??o progressiva que requer uma dete??o fi?vel e antecipada. Numa segunda fase, mostramos que as abordagens de aprendizagem profunda, nomeadamente as baseadas em redes neurais convolucionais, oferecem um desempenho superior na classifica??o automatizada de imagens m?dicas, permitindo simultaneamente a gera??o de imagens sint?ticas com o objetivo de enriquecer as bases de dados e melhorar a robustez dos modelos. O conjunto destas contribui??es sublinha o consider?vel potencial dos m?todos de intelig?ncia artificial para refor?ar a precis?o diagn?stica, otimizar a interpreta??o de imagens m?dicas e apoiar eficazmente a tomada de decis?es cl?nicas. Gewicht in Gramm: 155.…

Softcover/Taschenbuch. Condition: Neu. Gli obiettivi dei lavori presentati in questo libro si sono concentrati sull'esplorazione dell'intelligenza artificiale in sinergia con l'elaborazione delle immagini, al fine di fornire un supporto decisionale per la diagnosi precoce del cheratocono. In una prima fase, mettiamo in evidenza il contributo delle tecniche di apprendimento automatico nell'analisi delle immagini mediche, dimostrandone la rilevanza e l'efficacia per lo screening precoce del cheratocono, una patologia corneale progressiva che richiede un'individuazione affidabile e tempestiva. In una seconda fase, dimostriamo che gli approcci di deep learning, in particolare quelli basati sulle reti neurali convoluzionali, offrono prestazioni superiori nella classificazione automatizzata delle immagini mediche, consentendo al contempo la generazione di immagini sintetiche volte ad arricchire i database e a migliorare la robustezza dei modelli. L'insieme di questi contributi sottolinea il notevole potenziale dei metodi di intelligenza artificiale per rafforzare l'accuratezza diagnostica, ottimizzare l'interpretazione delle immagini mediche e supportare efficacemente il processo decisionale clinico. Sprache: Italienisch Gewicht in Gramm: 161.…

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