Machine Learning in Healthcare Informatics (eBook)
332 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-642-40017-9 (ISBN)
The book is a unique effort to represent a variety of techniques designed to represent, enhance, and empower multi-disciplinary and multi-institutional machine learning research in healthcare informatics. The book provides a unique compendium of current and emerging machine learning paradigms for healthcare informatics and reflects the diversity, complexity and the depth and breath of this multi-disciplinary area. The integrated, panoramic view of data and machine learning techniques can provide an opportunity for novel clinical insights and discoveries.
Introduction to Machine Learning in Healthcare Informatics.- Wavelet-Based Machine Learning Techniques for ECG Signal Analysis.- Application of Fuzzy Logic Control for Regulation of Glucose Level of Diabetic Patient.- A Study on Machine Learning in EEG Signal Analysis.- The Application of Genetic Algorithm for Unsupervised Classification of ECG.- Pixel-based Machine Learning in Computer-aided Diagnosis of Lung and Colon Cancer.- Understanding foot function during stance phase by Bayesian Network based causal inference.- Rule Learning in Healthcare and Health Services Research.- Machine Learning Techniques for AD/MCI Diagnosis and Prognosis.- Using Machine Learning to Plan Rehabilitation for Home Care Clients: Beyond "Black-Box" Predictions.- Techniques for AD/MCI Diagnosis and Prognosis.
| Erscheint lt. Verlag | 9.12.2013 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Intelligent Systems Reference Library | Intelligent Systems Reference Library |
| Zusatzinfo | XII, 332 p. 119 illus., 50 illus. in color. |
| Verlagsort | Berlin |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik ► Bauwesen | |
| Schlagworte | Algorithm design • Computational Clinical Decision Support • Data Mining • Healthcare informatics • Intelligent Systems • machine learning |
| ISBN-10 | 3-642-40017-5 / 3642400175 |
| ISBN-13 | 978-3-642-40017-9 / 9783642400179 |
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