Adversarial Deep Generative Techniques for Early Diagnosis of Neurological Conditions and Mental Health Practises (eBook)
415 Seiten
Springer (Verlag)
978-3-031-91147-7 (ISBN)
This book explores a pioneering exploration of how deep generative models, including generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs), renovating early neurological disorder detection. This book is a bridge between computational neuroscience and clinical neurology gaps, providing novel AI-driven methodologies for diagnosing conditions such as Alzheimer’s, Parkinson’s, epilepsy, and neurodevelopmental disorders. With a strong focus on neuroimaging, genomic data analysis, and biomedical informatics, the book equips researchers and practitioners with the tools to improve diagnostic accuracy and decision-making. It includes practical case studies, visual illustrations, and structured methodologies for training and validating deep learning models. Designed for neurologists, radiologists, data scientists, and AI researchers, this book is an essential resource for advancing precision medicine and next-generation healthcare innovation.
| Erscheint lt. Verlag | 15.7.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Information Systems Engineering and Management |
| Zusatzinfo | X, 415 p. 102 illus., 71 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik ► Bauwesen | |
| Schlagworte | AI in Neurological Conditions • Alzheimer's disease detection • autoregressive models • Brain Imaging Analysis • CNNs in Medical Diagnostics • Deep Generative Models • Deep Learning Architectures • Deep Learning in Medicine • Early Diagnosis Techniques • Epilepsy Diagnosis • Flow-based models • Generative Adversarial Networks (GANs) • Healthcare AI Applications • Medical Imaging Analysis • multiple sclerosis diagnosis • neurological diagnosis • Parkinson's Disease Detection • RNNs in Healthcare • Transformer Models in Medicine • Variational Autoencoders (VAEs) |
| ISBN-10 | 3-031-91147-4 / 3031911474 |
| ISBN-13 | 978-3-031-91147-7 / 9783031911477 |
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