Title |
Fortschritte in der nicht-invasiven biomedizinischen Signalverarbeitung mit ML / herausgegeben von Saeed Mian Qaisar, Humaira Nisar, Abdulhamit Subasi |
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Involved |
Saeed Mian Qaisar (Herausgeber) |
Published |
Cham: Springer International Publishing, Imprint: Springer Vieweg |
Edition |
1st ed. 2024 |
Extent |
Online-Ressource, XIII, 334 S. 134 Abb., 84 Abb. in Farbe. : online resource. |
Contains |
1. Einführung in nicht-invasive biomedizinische Signale für das Gesundheitswesen -- 2. Signalerfassung Vorverarbeitung und Feature-Extraktion Techniken für biomedizinische Signale -- 3. Die Rolle von EEG als Neuro-Marker für Patienten mit Depressionen: Ein systematischer Überblick -- 4. Brain-Computer Interface (BCI) basierend auf der EEG-Signal-Zerlegung Butterfly-Optimierung und maschinelles Lernen -- 5. Fortschritte bei der Analyse des Elektrokardiogramms im Rahmen des Massenscreenings: technologische Trends und Anwendung der Erkennung von Anomalien durch künstliche Intelligenz -- 6. Anwendung der Wavelet-Zerlegung und des maschinellen Lernens für die sEMG-Signal-basierte Gestenerkennung -- 7. Überblick über die Klassifizierung von EEG-Signalen mit Hilfe von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken -- 8. "Biomedizinische Signalverarbeitung und künstliche Intelligenz in EOG-Signalen" -- 9. Segmentierung und Klassifizierung von Phonokardiogrammsignalen auf der Grundlage von Peak-Spektrogrammen und neuronalen Faltungsnetzwerken -- 10. Segmentierung von Ekzem-Hautläsionen mit Hilfe eines tiefen neuronalen Netzes (U-Netz) -- 11. Biomedizinische Signalverarbeitung für die automatische Erkennung von Schlaf-Arousals auf der Basis von Multi-Physiologischen Signalen mit Ensemble-Lernmethoden -- 12. Deep Learning Assisted Biofeedback -- 13. Schätzung von emotionalen Synchronisationsindizes für Hirnregionen mittels Elektroenzephalogrammsignalanalyse -- 14. Recognition Enhancement of Dementia Patients' Working Memory using Entropy-based Features and Local Tangent Space Alignment Algorithm |
ISBN |
978-3-031-52856-9 |
Language |
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Country |
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Topic |
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Subject |
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DDC notation |
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Persistent identifier |
urn:nbn:de:101:1-2405180429159.600534259477 (URN) |
Record ID |
1329984064 |
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