Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ ba, 08/10/2024
Computerized Systems for Diagnosis and Treatment of COVID-19
Cập nhật vào: Thứ ba - 01/10/2024 14:06
Nhan đề chính: Computerized Systems for Diagnosis and Treatment of COVID-19
Nhan đề dịch: Hệ thống máy tính để chẩn đoán và điều trị COVID-19
Tác giả: Joao Alexandre Lobo Marques, Simon James Fong
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: 215 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-30788-1
SpringerLink
Lời giới thiệu:
Cuốn sách này mô tả ứng dụng của công nghệ xử lý tín hiệu và hình ảnh, trí tuệ nhân tạo và các kỹ thuật học máy để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị Covid-19. Cuốn sách tập trung vào hai ứng dụng chính: chẩn đoán quan trọng đòi hỏi độ chính xác và tốc độ cao, và điều trị các triệu chứng, bao gồm cả những triệu chứng ảnh hưởng đến hệ thống tim mạch và thần kinh.
Các lĩnh vực được thảo luận trong cuốn sách này bao gồm từ xử lý tín hiệu, phân tích chuỗi thời gian và phân đoạn hình ảnh đến phát hiện và phân loại. Các phương pháp tiếp cận kỹ thuật bao gồm học sâu, học chuyển giao, máy biến áp, AutoML và các kỹ thuật học máy khác có thể được xem xét không chỉ cho các vấn đề về Covid-19 mà còn cho các ứng dụng y tế khác nhau, với một số điều chỉnh nhỏ đối với vấn đề đang nghiên cứu.
Đại dịch Covid-19 đã tác động đến toàn thế giới và thay đổi cách xã hội và cá nhân tương tác. Do tỷ lệ lây nhiễm và tử vong cao, cùng nhiều hậu quả của việc nhiễm virus trong cơ thể con người, những thách thức là rất lớn và to lớn. Những thách thức này đòi hỏi phải tích hợp các ngành khác nhau để giải quyết các vấn đề. Là một phản ứng toàn cầu, các nhà nghiên cứu trên khắp học viện và ngành công nghiệp đã thực hiện một số bước phát triển để cung cấp các giải pháp tính toán hỗ trợ các quyết định về dịch tễ học, quản lý và sức khỏe/y tế. Để đạt được mục đích đó, cuốn sách này cung cấp thông tin hiện đại về các giải pháp tiên tiến nhất.
Từ khóa: COVID-19; Sức khỏe; Đại dịch; Y tế.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Những phát triển công nghệ để đối mặt với đại dịch COVID-19: Những tiến bộ, thách thức và xu hướng
- Phân đoạn phổi của X-quang ngực bằng mạng tích chập Unet
- Phân đoạn hình ảnh CT-Scan sử dụng mạng UNet cho bệnh nhân được chẩn đoán mắc COVID-19
- Phát hiện Covid-19 dựa trên hình ảnh X-quang ngực bằng cách sử dụng nhiều mô hình CNN học chuyển giao
- Phân loại máy học tia X với VGG-16 để trích xuất tính năng
- Phân loại hình ảnh chụp CT COVID-19 bằng mạng nơ-ron tích chập và bộ biến đổi
- Phân loại COVID-19 bằng cách sử dụng CT Scan với mạng nơ-ron tích chập
- Phương pháp học máy tự động TPOT để phân loại chẩn đoán nhiều lần chụp X-quang phổi và trích xuất đặc điểm
- Đánh giá các đặc điểm phi tuyến tính của ECG trong miền thời gian-tần số để phân biệt các giai đoạn nghiêm trọng của COVID-19
- Phân loại mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân COVID-19 dựa trên sự thay đổi nhịp tim
- Phân tích dữ liệu thăm dò về các thông số lâm sàng và cảm xúc của phụ nữ mang thai có triệu chứng COVID-19
Nhan đề dịch: Hệ thống máy tính để chẩn đoán và điều trị COVID-19
Tác giả: Joao Alexandre Lobo Marques, Simon James Fong
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: 215 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-30788-1
SpringerLink
Lời giới thiệu:
Cuốn sách này mô tả ứng dụng của công nghệ xử lý tín hiệu và hình ảnh, trí tuệ nhân tạo và các kỹ thuật học máy để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị Covid-19. Cuốn sách tập trung vào hai ứng dụng chính: chẩn đoán quan trọng đòi hỏi độ chính xác và tốc độ cao, và điều trị các triệu chứng, bao gồm cả những triệu chứng ảnh hưởng đến hệ thống tim mạch và thần kinh.
Các lĩnh vực được thảo luận trong cuốn sách này bao gồm từ xử lý tín hiệu, phân tích chuỗi thời gian và phân đoạn hình ảnh đến phát hiện và phân loại. Các phương pháp tiếp cận kỹ thuật bao gồm học sâu, học chuyển giao, máy biến áp, AutoML và các kỹ thuật học máy khác có thể được xem xét không chỉ cho các vấn đề về Covid-19 mà còn cho các ứng dụng y tế khác nhau, với một số điều chỉnh nhỏ đối với vấn đề đang nghiên cứu.
Đại dịch Covid-19 đã tác động đến toàn thế giới và thay đổi cách xã hội và cá nhân tương tác. Do tỷ lệ lây nhiễm và tử vong cao, cùng nhiều hậu quả của việc nhiễm virus trong cơ thể con người, những thách thức là rất lớn và to lớn. Những thách thức này đòi hỏi phải tích hợp các ngành khác nhau để giải quyết các vấn đề. Là một phản ứng toàn cầu, các nhà nghiên cứu trên khắp học viện và ngành công nghiệp đã thực hiện một số bước phát triển để cung cấp các giải pháp tính toán hỗ trợ các quyết định về dịch tễ học, quản lý và sức khỏe/y tế. Để đạt được mục đích đó, cuốn sách này cung cấp thông tin hiện đại về các giải pháp tiên tiến nhất.
Từ khóa: COVID-19; Sức khỏe; Đại dịch; Y tế.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Những phát triển công nghệ để đối mặt với đại dịch COVID-19: Những tiến bộ, thách thức và xu hướng
- Phân đoạn phổi của X-quang ngực bằng mạng tích chập Unet
- Phân đoạn hình ảnh CT-Scan sử dụng mạng UNet cho bệnh nhân được chẩn đoán mắc COVID-19
- Phát hiện Covid-19 dựa trên hình ảnh X-quang ngực bằng cách sử dụng nhiều mô hình CNN học chuyển giao
- Phân loại máy học tia X với VGG-16 để trích xuất tính năng
- Phân loại hình ảnh chụp CT COVID-19 bằng mạng nơ-ron tích chập và bộ biến đổi
- Phân loại COVID-19 bằng cách sử dụng CT Scan với mạng nơ-ron tích chập
- Phương pháp học máy tự động TPOT để phân loại chẩn đoán nhiều lần chụp X-quang phổi và trích xuất đặc điểm
- Đánh giá các đặc điểm phi tuyến tính của ECG trong miền thời gian-tần số để phân biệt các giai đoạn nghiêm trọng của COVID-19
- Phân loại mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân COVID-19 dựa trên sự thay đổi nhịp tim
- Phân tích dữ liệu thăm dò về các thông số lâm sàng và cảm xúc của phụ nữ mang thai có triệu chứng COVID-19
