Digital Health Approach for Predictive, Preventive, Personalised and Participatory Medicine



de

Éditeur :

Springer


Paru le : 2019-07-10



eBook Téléchargement , DRM LCP 🛈 DRM Adobe 🛈
Lecture en ligne (streaming)
147,69

Téléchargement immédiat
Dès validation de votre commande
Ajouter à ma liste d'envies
Image Louise Reader présentation

Louise Reader

Lisez ce titre sur l'application Louise Reader.

Description

Cette collection, intitulée Digital Health for Predictive, Preventive, Personalized and Participatory Medicine, contient les actes de la première conférence internationale sur les technologies numériques de la santé (ICDHT 2018). Dix contributions récentes dans les domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine, de l'Internet des objets (IoT) et de l'analyse des données, toutes appliquées à la santé numérique. Cette collection permet aux chercheurs de se renseigner sur les progrès récents dans les domaines susmentionnés. Il apporte un point de vue technologique de la médecine P4. Les lecteurs découvriront comment les outils informatiques de pointe peuvent être utilisés dans le domaine des soins de santé. Par exemple, l'utilisation d'objets connectés pour surveiller des paramètres physiologiques est discutée. De plus, même si la détection par compression est aujourd'hui une technique d'acquisition courante, son utilisation pour l'IdO est présentée dans cette collection à travers un des travaux pionniers dans ce domaine.

En outre, l'utilisation de l'IA pour la détection des crises d'épilepsie est également considérée comme l'une des principales préoccupations de la médecine prédictive tant dans les pays industrialisés que dans les pays à faible revenu.
Cet ouvrage est édité par le professeur Lotfi Chaari, professeur à l'Université de Sfax, et précédemment à l'Université de Toulouse. Ce travail est le fruit de plus de dix ans d'expertise dans le domaine du traitement biomédical du signal et de l'image.








Pages
88 pages
Collection
n.c
Parution
2019-07-10
Marque
Springer
EAN papier
9783030117993
EAN PDF
9783030118006

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
8
Taille du fichier
2929 Ko
Prix
147,69 €
EAN EPUB
9783030118006

Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
8
Taille du fichier
12063 Ko
Prix
147,69 €

Prof. Lotfi Chaari, professor at the University of Sfax, and previously at the University of Toulouse. This work comes after more than ten years of expertise in the medical biomedical signal and image processing field.

Chapter 1: L. Chaari: Introduction

Chapter 2: J. Diaz. Ricardo, J. M. L. Veronica and B. M. Alejandra: Artificial Neuroplasticity by Deep Learning Reconstruc-tion Signal to Reconnect Motion signal for Spinal Cord.

Chapter 3: M. Kamali and A. Cherif: Improved Massive MIMO Cylindrical Adaptive Antenna Array.

Chapter 4: I. Slim, H. Bettaieb, A. Ben Abdallah, I Bhouri and M. H. Bedoui: Multifractal analysis with lacunarity for microcalcifications segmentation.

Chapter 5: D. Ben Ali, I. Ghorbel, N. Gharbi, K. Belhaj Hmida and F. Gargouri: Consolidated Clinical Document Architecture: Analysis and Evaluation to Support the Interoperability of Tunisian Health Systems.

Chapter 6: I. Ghorbel, W. Gharbi, L. Chaari and A. Benazza: Bayesian compressed sensing for IoT: application to EEG recording.

Chapter 7: C. Karray, N. Gharbi and M. Jmaiel: Patients Stratification in Imbalanced Datasets: A Roadmap.

Chapter 8: I. Bani, B. Akrout and W. Mahdi: Real-Time Driver Fatigue Monitoring with

Dynamic Bayesian Network Model.

Chapter 9: B. Bouaziz, L. Chaari, H. Batatia and A. Quintero-Rincon: Epileptic seizure detection using a Convolutional Neural Network.

Chapter 10: A. Quintero-Rincon, C. D’Giano and H. Batatia: Seizure onset detection in EEG signals based on entropy from generalized Gaussian PDF modeling and ensemble bagging classifier.


Suggestions personnalisées