Algorithmen für maschinelles und tiefes Lernen, Anwendungen zur Krebserkennung

Ein Buch, das verschiedene Algorithmen f?r maschinelles Lernen und Deep Learning speziell f?r Lungenkrebs behandelt, w?re eine hervorragende Ressource f?r Forscher, Mediziner und Datenwissenschaftler, die daran interessiert sind, k?nstliche Intelligenz f?r die medizinische Diagnose und Behandlung zu nutzen. Obwohl ich keinen spezifischen Buchtitel nennen kann, kann ich die Schl?sselthemen und -bereiche vorschlagen, die ein solches Buch abdecken k?nnte: Einf?hrung in Lungenkrebs: Das Buch beginnt m?glicherweise mit einem ?berblick ?ber Lungenkrebs, einschlie lich seiner Arten, Ursachen, Diagnosemethoden, und aktuelle Behandlungsm?glichkeiten. Grundlagen des maschinellen Lernens: Es kann grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens abdecken, einschlie lich ?berwachtem, un?berwachtem und halb?berwachtem Lernen, sowie Bewertungsmetriken, die h?ufig in medizinischen Anwendungen verwendet werden. Datenvorverarbeitung und Feature Engineering: In dem Buch werden m?glicherweise Techniken zur Vorverarbeitung medizinischer Bildgebung er?rtert Daten wie CT-Scans oder R?ntgenaufnahmen, einschlie lich Bildnormalisierung, Rauschunterdr?ckung und Merkmalsextraktion. Klassifizierungsalgorithmen: Es w?rde sich wahrscheinlich mit verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen befassen, die zur Erkennung und Diagnose von Lungenkrebs verwendet werden, z. B. Support Vector Machines (SVM). Zufallsw?lder, Entscheidungsb?ume.