Información del autor
Autor Elloumi, Mourad |
Documentos disponibles escritos por este autor (4)
Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda
TÃtulo : Algorithms for Next-Generation Sequencing Data : Techniques, Approaches, and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Elloumi, Mourad, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIII, 355 p. 108 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-59826-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Bioinformática Biomatemáticas Algoritmos BiologÃa Computacional y de Sistemas BiologÃa Matemática y Computacional Clasificación: 570.285 Resumen: Los 14 capÃtulos aportados en este libro examinan los desarrollos más recientes en algoritmos de alto rendimiento para datos NGS, ofreciendo conocimientos fundamentales e información técnica especÃficamente sobre indexación, compresión y almacenamiento; error de corrección; alineación; y montaje. El libro será valioso para investigadores, profesionales y estudiantes dedicados a la bioinformática, la informática, las matemáticas, la estadÃstica y las ciencias biológicas. Tipo de medio : Computadora Summary : The 14 contributed chapters in this book survey the most recent developments in high-performance algorithms for NGS data, offering fundamental insights and technical information specifically on indexing, compression and storage; error correction; alignment; and assembly. The book will be of value to researchers, practitioners and students engaged with bioinformatics, computer science, mathematics, statistics and life sciences. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Algorithms for Next-Generation Sequencing Data : Techniques, Approaches, and Applications [documento electrónico] / Elloumi, Mourad, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIII, 355 p. 108 ilustraciones, 3 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-59826-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Bioinformática Biomatemáticas Algoritmos BiologÃa Computacional y de Sistemas BiologÃa Matemática y Computacional Clasificación: 570.285 Resumen: Los 14 capÃtulos aportados en este libro examinan los desarrollos más recientes en algoritmos de alto rendimiento para datos NGS, ofreciendo conocimientos fundamentales e información técnica especÃficamente sobre indexación, compresión y almacenamiento; error de corrección; alineación; y montaje. El libro será valioso para investigadores, profesionales y estudiantes dedicados a la bioinformática, la informática, las matemáticas, la estadÃstica y las ciencias biológicas. Tipo de medio : Computadora Summary : The 14 contributed chapters in this book survey the most recent developments in high-performance algorithms for NGS data, offering fundamental insights and technical information specifically on indexing, compression and storage; error correction; alignment; and assembly. The book will be of value to researchers, practitioners and students engaged with bioinformatics, computer science, mathematics, statistics and life sciences. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Database and Expert Systems Applications / Elloumi, Mourad ; Granitzer, Michael ; Hameurlain, Abdelkader ; Seifert, Christin ; Stein, Benno ; Tjoa, A Min ; Wagner, Roland
TÃtulo : Database and Expert Systems Applications : DEXA 2018 International Workshops, BDMICS, BIOKDD, and TIR, Regensburg, Germany, September 3–6, 2018, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Elloumi, Mourad, ; Granitzer, Michael, ; Hameurlain, Abdelkader, ; Seifert, Christin, ; Stein, Benno, ; Tjoa, A Min, ; Wagner, Roland, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: IX, 316 p. 81 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-99133-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Procesamiento de datos Software de la aplicacion Bioinformática Almacenamiento y recuperación de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los tres talleres celebrados en la 29.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones de Sistemas Expertos y Bases de Datos, DEXA 2018, celebrada en Ratisbona, Alemania, en septiembre de 2018: el Tercer Taller Internacional sobre Gestión de Big Data en Sistemas en la Nube, BDMICS 2018 , el 9º Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Biológico a partir de Datos, BIOKDD, y el 15º Taller Internacional sobre TecnologÃas para la Recuperación de Información, TIR. Los 25 artÃculos completos revisados ​​fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 33 presentaciones. Los artÃculos analizan una variedad de temas que incluyen: sistemas de gestión de datos paralelos, computación en la nube de coherencia y privacidad y consultas de gráficos, corpus web y de dominio, aplicaciones de PNL, redes sociales y personalización. Nota de contenido: BDMICS 2918 -- Parallel data management systems, consistency and privacy -- Cloud computing and graph queries -- BIOKDD 2018 -- TIR 2018 -- Web and domain corpora -- NLP applications -- Social media and personalization. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume constitutes the refereed proceedings of the three workshops held at the 29th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2018, held in Regensburg, Germany, in September 2018: the Third International Workshop on Big Data Management in Cloud Systems, BDMICS 2018, the 9th International Workshop on Biological Knowledge Discovery from Data, BIOKDD, and the 15th International Workshop on Technologies for Information Retrieval, TIR. The 25 revised full papers were carefully reviewed and selected from 33 submissions. The papers discuss a range of topics including: parallel data management systems, consistency and privacy cloud computing and graph queries, web and domain corpora, NLP applications, social media and personalization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Database and Expert Systems Applications : DEXA 2018 International Workshops, BDMICS, BIOKDD, and TIR, Regensburg, Germany, September 3–6, 2018, Proceedings / [documento electrónico] / Elloumi, Mourad, ; Granitzer, Michael, ; Hameurlain, Abdelkader, ; Seifert, Christin, ; Stein, Benno, ; Tjoa, A Min, ; Wagner, Roland, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - IX, 316 p. 81 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-99133-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Gestión de base de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Procesamiento de datos Software de la aplicacion Bioinformática Almacenamiento y recuperación de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información BiologÃa Computacional y de Sistemas Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los tres talleres celebrados en la 29.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones de Sistemas Expertos y Bases de Datos, DEXA 2018, celebrada en Ratisbona, Alemania, en septiembre de 2018: el Tercer Taller Internacional sobre Gestión de Big Data en Sistemas en la Nube, BDMICS 2018 , el 9º Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Biológico a partir de Datos, BIOKDD, y el 15º Taller Internacional sobre TecnologÃas para la Recuperación de Información, TIR. Los 25 artÃculos completos revisados ​​fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 33 presentaciones. Los artÃculos analizan una variedad de temas que incluyen: sistemas de gestión de datos paralelos, computación en la nube de coherencia y privacidad y consultas de gráficos, corpus web y de dominio, aplicaciones de PNL, redes sociales y personalización. Nota de contenido: BDMICS 2918 -- Parallel data management systems, consistency and privacy -- Cloud computing and graph queries -- BIOKDD 2018 -- TIR 2018 -- Web and domain corpora -- NLP applications -- Social media and personalization. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume constitutes the refereed proceedings of the three workshops held at the 29th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2018, held in Regensburg, Germany, in September 2018: the Third International Workshop on Big Data Management in Cloud Systems, BDMICS 2018, the 9th International Workshop on Biological Knowledge Discovery from Data, BIOKDD, and the 15th International Workshop on Technologies for Information Retrieval, TIR. The 25 revised full papers were carefully reviewed and selected from 33 submissions. The papers discuss a range of topics including: parallel data management systems, consistency and privacy cloud computing and graph queries, web and domain corpora, NLP applications, social media and personalization. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Database and Expert Systems Applications : DEXA 2019 International Workshops BIOKDD, IWCFS, MLKgraphs and TIR, Linz, Austria, August 26–29, 2019, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Anderst-Kotsis, Gabriele, ; Tjoa, A Min, ; Khalil, Ismail, ; Elloumi, Mourad, ; Mashkoor, Atif, ; Sametinger, Johannes, ; Larrucea, Xabier, ; Fensel, Anna, ; Martinez-Gil, Jorge, ; Moser, Bernhard, ; Seifert, Christin, ; Stein, Benno, ; Granitzer, Michael, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XV, 222 p. 59 ilustraciones, 30 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-27684-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Gestión de base de datos Procesamiento de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Aprendizaje automático Protección de datos Visión por computador MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Seguridad de datos e información Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los cuatro talleres celebrados en la 30.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones de Bases de Datos y Sistemas Expertos, DEXA 2019, celebrada en Linz, Austria, en agosto de 2019: El 10.º Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Biológico a partir de Datos, BIOKDD 2019, el 3er Taller Internacional sobre Ciberseguridad y Seguridad Funcional en Sistemas CiberfÃsicos, IWCFS 2019, el 1er Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático y Gráficos de Conocimiento, MLKgraphs2019, y el 16º Taller Internacional sobre TecnologÃas para la Recuperación de Información, TIR 2019. Los 26 seleccionados Los artÃculos analizan una variedad de temas que incluyen: descubrimiento de conocimientos, datos biológicos, seguridad cibernética, sistemas ciberfÃsicos, aprendizaje automático, gráficos de conocimiento, recuperación de información, bases de datos e inteligencia artificial. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume constitutes the refereed proceedings of the four workshops held at the 30th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2019, held in Linz, Austria, in August 2019: The 10th International Workshop on Biological Knowledge Discovery from Data, BIOKDD 2019, the 3rd International Workshop on Cyber-Security and Functional Safety in Cyber-Physical Systems, IWCFS 2019, the 1st International Workshop on Machine Learning and Knowledge Graphs, MLKgraphs2019, and the 16th International Workshop on Technologies for Information Retrieval, TIR 2019. The 26 selected papers discuss a range of topics including: knowledge discovery, biological data, cyber security, cyber-physical system, machine learning, knowledge graphs, information retriever, data base, and artificial intelligent. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Database and Expert Systems Applications : DEXA 2019 International Workshops BIOKDD, IWCFS, MLKgraphs and TIR, Linz, Austria, August 26–29, 2019, Proceedings / [documento electrónico] / Anderst-Kotsis, Gabriele, ; Tjoa, A Min, ; Khalil, Ismail, ; Elloumi, Mourad, ; Mashkoor, Atif, ; Sametinger, Johannes, ; Larrucea, Xabier, ; Fensel, Anna, ; Martinez-Gil, Jorge, ; Moser, Bernhard, ; Seifert, Christin, ; Stein, Benno, ; Granitzer, Michael, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XV, 222 p. 59 ilustraciones, 30 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-27684-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Gestión de base de datos Procesamiento de datos Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. Aprendizaje automático Protección de datos Visión por computador MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Almacenamiento y recuperación de información Seguridad de datos e información Clasificación: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este volumen constituye las actas arbitradas de los cuatro talleres celebrados en la 30.ª Conferencia Internacional sobre Aplicaciones de Bases de Datos y Sistemas Expertos, DEXA 2019, celebrada en Linz, Austria, en agosto de 2019: El 10.º Taller Internacional sobre Descubrimiento de Conocimiento Biológico a partir de Datos, BIOKDD 2019, el 3er Taller Internacional sobre Ciberseguridad y Seguridad Funcional en Sistemas CiberfÃsicos, IWCFS 2019, el 1er Taller Internacional sobre Aprendizaje Automático y Gráficos de Conocimiento, MLKgraphs2019, y el 16º Taller Internacional sobre TecnologÃas para la Recuperación de Información, TIR 2019. Los 26 seleccionados Los artÃculos analizan una variedad de temas que incluyen: descubrimiento de conocimientos, datos biológicos, seguridad cibernética, sistemas ciberfÃsicos, aprendizaje automático, gráficos de conocimiento, recuperación de información, bases de datos e inteligencia artificial. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume constitutes the refereed proceedings of the four workshops held at the 30th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA 2019, held in Linz, Austria, in August 2019: The 10th International Workshop on Biological Knowledge Discovery from Data, BIOKDD 2019, the 3rd International Workshop on Cyber-Security and Functional Safety in Cyber-Physical Systems, IWCFS 2019, the 1st International Workshop on Machine Learning and Knowledge Graphs, MLKgraphs2019, and the 16th International Workshop on Technologies for Information Retrieval, TIR 2019. The 26 selected papers discuss a range of topics including: knowledge discovery, biological data, cyber security, cyber-physical system, machine learning, knowledge graphs, information retriever, data base, and artificial intelligent. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Deep Learning for Biomedical Data Analysis : Techniques, Approaches, and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Elloumi, Mourad, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VI, 359 p. 130 ilustraciones, 40 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-71676-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: BiologÃa Inteligencia artificial Bioinformática Investigación biomédica Clasificación: 610.72 Resumen: Este libro es la primera descripción general sobre el aprendizaje profundo (DL) para el análisis de datos biomédicos. Examina las técnicas y enfoques más recientes en este campo, con una amplia cobertura y suficiente profundidad para ser de uso práctico para los profesionales en activo. Este libro ofrece suficiente información fundamental y técnica sobre estas técnicas, enfoques y problemas relacionados sin saturar la cabeza del lector. Presenta los resultados de las últimas investigaciones en el campo de la DL para el análisis de datos biomédicos. Las técnicas y enfoques presentados en este libro abordan los temas más importantes y/o más nuevos que se encuentran en este campo. Combinan la teorÃa fundamental de la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y la DL con aplicaciones prácticas en BiologÃa y Medicina. Ciertamente, la lista de temas cubiertos en este libro no es exhaustiva, pero estos temas arrojarán luz sobre las implicaciones de las técnicas y enfoques presentados en otros temas del análisis de datos biomédicos. El libro encuentra un equilibrio entre la cobertura teórica y práctica de una amplia gama de cuestiones en el campo del análisis de datos biomédicos, gracias a DL. Los pocos libros publicados sobre DL para análisis de datos biomédicos se centran en temas especÃficos o carecen de profundidad técnica. Los capÃtulos presentados en este libro fueron seleccionados por su calidad y relevancia. El libro también presenta experimentos que brindan resúmenes cualitativos y cuantitativos en el campo del análisis de datos biomédicos. El lector necesitará cierta familiaridad con AI, ML y DL y aprenderá sobre técnicas y enfoques que abordan los temas más importantes y/o más nuevos encontrados en el campo de DL para el análisis de datos biomédicos. Descubrirá tanto los fundamentos detrás de las técnicas y enfoques de DL como sus aplicaciones en datos biomédicos. Este libro también puede servir como libro de referencia para cursos de posgrado en Bioinformática, IA, ML y DL. El libro está dirigido no sólo a investigadores y profesionales en ejercicio, sino también a estudiantes de posgrado, estudiantes universitarios de último año y jóvenes investigadores. Sin duda, este libro mostrará el camino hacia nuevas técnicas y enfoques para realizar nuevos descubrimientos. Nota de contenido: 1-Dimensional Convolution Neural Network Classification Technique for Gene Expression Data -- Classification of Sequences with Deep Artificial Neural Networks: Representation and Architectural Issues -- A Deep Learning Model for MicroRNA-Target Binding -- Recurrent Neural Networks Architectures for Accidental Fall Detection on Wearable Embedded Devices -- Medical Image Retrieval System using Deep Learning Techniques -- Medical Image Fusion using Deep Learning -- Deep Learning for Histopathological Image Analysis -- Innovative Deep Learning Approach for Biomedical Data Instantiation and Visualization -- Convolutional Neural Networks in Advanced Biomedical Imaging Applications -- Deep Learning for Lung Disease Detection from Chest X-Rays Images -- Deep Learning in Multi-Omics Data Integration in Cancer Diagnostic -- Using Deep Learning with Canadian Primary Care Data for Disease Diagnosis -- Brain Tumor Segmentation and Surveillance with Deep Artificial Neural Networks. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is the first overview on Deep Learning (DL) for biomedical data analysis. It surveys the most recent techniques and approaches in this field, with both a broad coverage and enough depth to be of practical use to working professionals. This book offers enough fundamental and technical information on these techniques, approaches and the related problems without overcrowding the reader's head. It presents the results of the latest investigations in the field of DL for biomedical data analysis. The techniques and approaches presented in this book deal with the most important and/or the newest topics encountered in this field. They combine fundamental theory of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and DL with practical applications in Biology and Medicine. Certainly, the list of topics covered in this book is not exhaustive but these topics will shed light on the implications of the presented techniques and approaches on other topics in biomedical data analysis. The book finds a balance between theoretical and practical coverage of a wide range of issues in the field of biomedical data analysis, thanks to DL. The few published books on DL for biomedical data analysis either focus on specific topics or lack technical depth. The chapters presented in this book were selected for quality and relevance. The book also presents experiments that provide qualitative and quantitative overviews in the field of biomedical data analysis. The reader will require some familiarity with AI, ML and DL and will learn about techniques and approaches that deal with the most important and/or the newest topics encountered in the field of DL for biomedical data analysis. He/she will discover both the fundamentals behind DL techniques and approaches, and their applications on biomedical data. This book can also serve as a reference book for graduate courses in Bioinformatics, AI, ML and DL. The book aims not only at professional researchers and practitioners but also graduate students, senior undergraduate students and young researchers. This book will certainly show the way to new techniques and approaches to make new discoveries. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Deep Learning for Biomedical Data Analysis : Techniques, Approaches, and Applications [documento electrónico] / Elloumi, Mourad, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - VI, 359 p. 130 ilustraciones, 40 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-71676-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: BiologÃa Inteligencia artificial Bioinformática Investigación biomédica Clasificación: 610.72 Resumen: Este libro es la primera descripción general sobre el aprendizaje profundo (DL) para el análisis de datos biomédicos. Examina las técnicas y enfoques más recientes en este campo, con una amplia cobertura y suficiente profundidad para ser de uso práctico para los profesionales en activo. Este libro ofrece suficiente información fundamental y técnica sobre estas técnicas, enfoques y problemas relacionados sin saturar la cabeza del lector. Presenta los resultados de las últimas investigaciones en el campo de la DL para el análisis de datos biomédicos. Las técnicas y enfoques presentados en este libro abordan los temas más importantes y/o más nuevos que se encuentran en este campo. Combinan la teorÃa fundamental de la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y la DL con aplicaciones prácticas en BiologÃa y Medicina. Ciertamente, la lista de temas cubiertos en este libro no es exhaustiva, pero estos temas arrojarán luz sobre las implicaciones de las técnicas y enfoques presentados en otros temas del análisis de datos biomédicos. El libro encuentra un equilibrio entre la cobertura teórica y práctica de una amplia gama de cuestiones en el campo del análisis de datos biomédicos, gracias a DL. Los pocos libros publicados sobre DL para análisis de datos biomédicos se centran en temas especÃficos o carecen de profundidad técnica. Los capÃtulos presentados en este libro fueron seleccionados por su calidad y relevancia. El libro también presenta experimentos que brindan resúmenes cualitativos y cuantitativos en el campo del análisis de datos biomédicos. El lector necesitará cierta familiaridad con AI, ML y DL y aprenderá sobre técnicas y enfoques que abordan los temas más importantes y/o más nuevos encontrados en el campo de DL para el análisis de datos biomédicos. Descubrirá tanto los fundamentos detrás de las técnicas y enfoques de DL como sus aplicaciones en datos biomédicos. Este libro también puede servir como libro de referencia para cursos de posgrado en Bioinformática, IA, ML y DL. El libro está dirigido no sólo a investigadores y profesionales en ejercicio, sino también a estudiantes de posgrado, estudiantes universitarios de último año y jóvenes investigadores. Sin duda, este libro mostrará el camino hacia nuevas técnicas y enfoques para realizar nuevos descubrimientos. Nota de contenido: 1-Dimensional Convolution Neural Network Classification Technique for Gene Expression Data -- Classification of Sequences with Deep Artificial Neural Networks: Representation and Architectural Issues -- A Deep Learning Model for MicroRNA-Target Binding -- Recurrent Neural Networks Architectures for Accidental Fall Detection on Wearable Embedded Devices -- Medical Image Retrieval System using Deep Learning Techniques -- Medical Image Fusion using Deep Learning -- Deep Learning for Histopathological Image Analysis -- Innovative Deep Learning Approach for Biomedical Data Instantiation and Visualization -- Convolutional Neural Networks in Advanced Biomedical Imaging Applications -- Deep Learning for Lung Disease Detection from Chest X-Rays Images -- Deep Learning in Multi-Omics Data Integration in Cancer Diagnostic -- Using Deep Learning with Canadian Primary Care Data for Disease Diagnosis -- Brain Tumor Segmentation and Surveillance with Deep Artificial Neural Networks. Tipo de medio : Computadora Summary : This book is the first overview on Deep Learning (DL) for biomedical data analysis. It surveys the most recent techniques and approaches in this field, with both a broad coverage and enough depth to be of practical use to working professionals. This book offers enough fundamental and technical information on these techniques, approaches and the related problems without overcrowding the reader's head. It presents the results of the latest investigations in the field of DL for biomedical data analysis. The techniques and approaches presented in this book deal with the most important and/or the newest topics encountered in this field. They combine fundamental theory of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and DL with practical applications in Biology and Medicine. Certainly, the list of topics covered in this book is not exhaustive but these topics will shed light on the implications of the presented techniques and approaches on other topics in biomedical data analysis. The book finds a balance between theoretical and practical coverage of a wide range of issues in the field of biomedical data analysis, thanks to DL. The few published books on DL for biomedical data analysis either focus on specific topics or lack technical depth. The chapters presented in this book were selected for quality and relevance. The book also presents experiments that provide qualitative and quantitative overviews in the field of biomedical data analysis. The reader will require some familiarity with AI, ML and DL and will learn about techniques and approaches that deal with the most important and/or the newest topics encountered in the field of DL for biomedical data analysis. He/she will discover both the fundamentals behind DL techniques and approaches, and their applications on biomedical data. This book can also serve as a reference book for graduate courses in Bioinformatics, AI, ML and DL. The book aims not only at professional researchers and practitioners but also graduate students, senior undergraduate students and young researchers. This book will certainly show the way to new techniques and approaches to make new discoveries. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
