Multi-Klassen-Klassifizierung von Alzheimer/Demenz mit Deep Learning

Dieses Buch erforscht Deep-Learning-Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen von Klassenungleichgewicht, Multi-Klassen-Klassifizierung und Multi-Modalitäts-Problemen bei der Diagnose von Alzheimer und Demenz. Es stellt optimierte neuronale Modelle mit besseren Datenanreicherungstechniken vor, um die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern und eine frühe und präzise Erkennung unter Verwendung von MRT-, PET-, genetischen und klinischen Daten zu unterstützen.Dieses Buch dient als detaillierter Leitfaden für Forscher, Datenwissenschaftler und Gesundheitsexperten, die sich mit KI-basierter Alzheimer-Erkennung beschäftigen. Es bietet Einblicke in die Entwicklung fortschrittlicher, effizienter und skalierbarer Diagnosemodelle für neurodegenerative Erkrankungen und trägt zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Frühdiagnose bei.

Autorentext

Dr. Neetha P U (BMSIT&M, Bangalore) ist spezialisiert auf Deep Learning für die Alzheimer-Diagnose. Sie hat an der UVCE in Bengaluru promoviert, hat in ACM, Springer und IEEE veröffentlicht und hält zwei Patente.Dr. Pushpa C N arbeitet als Associate Professor an der UVCE in Bangalore und verfügt über 25 Jahre Lehrerfahrung. Sie hat 65 Arbeiten veröffentlicht und hält fünf Patente.