M Padmaja

Ce manuel propose une exploration approfondie de la mani re dont les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent tre appliqu s efficacement pour d tecter et classer les maladies cardiaques. Il comble le foss entre les soins de sant et l'intelligence informatique en pr sentant les fondements th oriques, les mises en oeuvre pratiques et les applications concr tes de l'apprentissage automatique en cardiologie.En commen ant par une vue d'ensemble des maladies cardiovasculaires et de leur impact mondial, le livre examine les caract ristiques m dicales essentielles et les ensembles de donn es pertinents pour les maladies cardiaques. Chaque chapitre comprend des explications algorithmiques d taill es, des mesures d' valuation des mod les (telles que l'exactitude, la pr cision, le rappel, le score F1 et le ROC-AUC) et des tudes de cas utilisant des ensembles de donn es accessibles au public, tels que l'ensemble de donn es sur les maladies cardiaques de Cleveland. Les consid rations thiques, la confidentialit des donn es et les d fis du d ploiement clinique sont galement abord s. Ce manuel constitue une ressource pr cieuse pour les tudiants, les chercheurs, les scientifiques des donn es et les professionnels de la sant .

Dieses Lehrbuch befasst sich eingehend mit der Frage, wie Algorithmen des maschinellen Lernens effektiv zur Erkennung und Klassifizierung von Herzkrankheiten eingesetzt werden k nnen. Es berbr ckt die Kluft zwischen Gesundheitswesen und Computerintelligenz, indem es theoretische Grundlagen, praktische Implementierungen und reale Anwendungen des maschinellen Lernens in der Kardiologie vorstellt.1 Das Buch beginnt mit einem berblick ber Herz-Kreislauf-Erkrankungen und ihre globalen Auswirkungen und befasst sich dann mit wesentlichen medizinischen Merkmalen und Datens tzen, die f r Herzerkrankungen relevant sind. Anschlie end werden verschiedene Techniken des maschinellen Lernens - darunter Entscheidungsb ume, Support Vector Machines, neuronale Netze, k-nearest neighbors, Ensemble-Methoden und Deep Learning - und ihre Rolle bei der Vorhersagemodellierung systematisch untersucht. Jedes Kapitel enth lt detaillierte Erkl rungen zu den Algorithmen, Metriken zur Modellbewertung (wie Genauigkeit, Pr zision, Recall, F1-Score und ROC-AUC) und Fallstudien mit ffentlich zug nglichen Datens tzen wie dem Cleveland Heart Disease Dataset. Ethische Erw gungen, Datenschutz und Herausforderungen bei der klinischen Anwendung werden ebenfalls er rtert Dieses Lehrbuch dient als wertvolle Ressource f r Studenten, Forscher, Datenwissenschaftler und Fachkr fte im Gesundheitswesen.

This book is a comprehensive guide designed to equip readers with a deep understanding of image processing techniques, starting from the fundamental concepts and advancing to more sophisticated methods. Each chapter is supplemented with practical examples, case studies, and hands-on exercises to reinforce the concepts and techniques discussed. The book is aimed at students, researchers, and professionals in computer science, engineering, and related fields who seek to gain a thorough understanding of both the theoretical and practical aspects of image processing.