The purpose of this handbook is to provide a comprehensive resource on DL techniques that can be applied to solve various problems in biomedicine and healthcare. Book Description: Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering Techniques and Applications Editors Valentina Balas, Brojo Mishra, Raghvendra Kumar 2021 307 Editors Valentina Balas, Brojo Mishra, Raghvendra Kumar Summary: The Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering Techniques and Applications is a comprehensive resource for understanding the essential concepts of deep learning (DL) and its applications in the field of biomedicine and healthcare. This book provides an overview of DL methods and their applications in solving various problems in biomedicine and healthcare, offering a thorough understanding of the technology's evolution, need, and possibility of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for human survival and unity in a warring state. The book begins with an introduction to DL, including its history, evolution, and current trends, providing readers with a solid foundation for understanding the technology's potential and limitations. The authors then delve into the fundamental principles of DL, explaining how multiple layers of learning transform raw data into more abstract and composite information, enabling the extraction of high-level features from large datasets. They explore the different types of DL algorithms, such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs), and discuss their applications in medical imaging, genetics, and other areas of biomedicine.

Цель этого руководства - предоставить исчерпывающий ресурс по методам DL, которые можно применять для решения различных проблем в биомедицине и здравоохранении. Справочник по глубокому обучению в методах и приложениях биомедицинской инженерии Редакторы Валентина Балас, Бройо Мишра, Рагвендра Кумар 2021 307 Редакторы Валентина Балас, Бройо Мишра, Рагвендра Кумар Резюме: Справочник по глубокому обучению в методах и приложениях биомедицинской инженерии является всеобъемлющим ресурсом для понимания основных концепций глубокого обучения (DL) и его приложений в области биомедицины и здравоохранения. Эта книга содержит обзор методов DL и их применения при решении различных проблем в биомедицине и здравоохранении, предлагая полное понимание эволюции технологии, потребности и возможности разработки личной парадигмы для восприятия технологического процесса развития современных знаний. как основа выживания человека и единства в воюющем государстве. Книга начинается с введения в DL, включая его историю, эволюцию и современные тенденции, предоставляя читателям прочную основу для понимания потенциала и ограничений технологии. Затем авторы углубляются в фундаментальные принципы DL, объясняя, как несколько уровней обучения превращают необработанные данные в более абстрактную и составную информацию, позволяя извлекать функции высокого уровня из больших наборов данных. Они исследуют различные типы алгоритмов DL, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративные состязательные сети (GAN), и обсуждают их применение в медицинской визуализации, генетике и других областях биомедицины.

''

このガイドの目的は、バイオメディシンやヘルスケアのさまざまな問題に適用できるDL方法に関する包括的なリソースを提供することです。バイオメディカルエンジニアリング手法とアプリケーションエディターValentina Balas、 Broyo Mishra、 Ragvendra Kumar 2021 307編集者Valentina Balas、 Broyo Mishra、 Ragvendra Kumarの概要： バイオメディカルエンジニアリング手法と応用におけるディープラーニングのガイドは、ディープラーニング（DL）のコア概念と、バイオメディシンおよびヘルスケアにおけるその応用を理解するための包括的なリソースです。本書では、DL手法の概要と、バイオメディシンやヘルスケアにおける様々な問題の解決への応用について説明し、技術の進化、現代の知識を開発する技術プロセスの認識のための個人的なパラダイムの開発の必要性と可能性を完全に理解することを提供します。戦争状態での人間の生存と統一の基礎として。この本は、DLの歴史、進化、現在のトレンドなどの紹介から始まり、読者に技術の可能性と限界を理解するための確かな基盤を提供します。次に、DLの基本原則を掘り下げ、複数のレベルの学習によって生データがより抽象的で複合的な情報に変換され、大規模なデータセットから高レベルの関数を抽出できるようになる方法を説明した。彼らは、畳み込みニューラルネットワーク（CNNs）、再発ニューラルネットワーク（RNNs）、生成的敵対ネットワーク（GANs）など、さまざまな種類のDLアルゴリズムを探索し、医療画像、遺伝学、およびその他のバイオメディシン分野での応用について議論している。