• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

Må bättre, för mindre! Upp till 50% rabatt på hälsoböcker

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Informationsteknik: allmänt

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

    AvLotfi Chaari

    Inbunden, Engelska, 2019

    Del i serien Advances in Predictive, Preventive and Personalised Medicine

    1 674 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    This collection, entitled Digital Health for Predictive, Preventive, Personalized and Participatory Medicine contains the proceedings of the first International conference on digital healthtechnologies (ICDHT 2018). Ten recent contributions in the fields of Artificial Intelligence (AI) and machine learning, Internet of Things (IoT) and data analysis, all applied to digital health. This collection enables researchers to learn about recent advances in the above mentioned fields. It brings a technological viewpoint of P4 medicine. Readers will discover how advanced Information Technology (IT) tools can be used for healthcare. For instance, the use of connected objects to monitor physiological parameters is discussed. Moreover, even if compressed sensing is nowadays a common acquisition technique, its use for IoT is presented in this collection through one of the pioneer works in the field.In addition, the use of AI for epileptic seizure detection is also discussed as being one of the major concerns of predictive medicine both in industrialized and low-income countries.This work is edited by 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 biomedical signal and image processing field.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2019-07-11
    • Mått:155 x 235 x 12 mm
    • Vikt:349 g
    • Format:Inbunden
    • Språk:Engelska
    • Serie:Advances in Predictive, Preventive and Personalised Medicine
    • Antal sidor:88
    • Förlag:Springer Nature Switzerland AG
    • ISBN:9783030117993

    Utforska kategorier

    • Informationsteknik: allmänt inom Data och IT
    • Medicinsk utrustning och medicinska tekniker inom Medicin

    Mer om författaren

    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: IntroductionChapter 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 withDynamic 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.

    Innehållsförteckning

    • Preface.- Introduction.- Seizure onset detection in EEG signals based on entropy from generalized Gaussian PDF modeling and ensemble bagging classifer.- Arti_cial Neuroplasticity by Deep Learning Reconstruc-tion Signal to Reconnect Motion signal for Spinal Cord.- Improved Massive MIMO Cylindrical Adaptive Anten-na Array.- Multifractal Analysis With Lacunarity for Microcalci_cations Segmentation.- Consolidated Clinical Document Architecture: Analysis and Evaluation to Support the Interoperability of Tunisian Health.- Bayesian compressed sensing for IoT: application to EEG recording.- Patients Strati_cation in Imbalanced Datasets: A Roadmap.- Real-Time Driver Fatigue Monitoring with Dynamic Bayesian Network Model.- Epileptic seizure detection using a Convolutional Neural Network.- Index.