ARIA NET Analisi adattiva delle immagini in tempo reale

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Bol Questo libro introduce un quadro innovativo basato sull'intelligenza artificiale per la valutazione rapida dell'imaging cerebrale in condizioni neurologiche acute come ictus, lesioni traumatiche ed emorragia. Combinando deep learning, edge computing e fusione multimodale dei dati, ARIA-NET consente il supporto decisionale in tempo reale per medici di emergenza e neurologi. Il libro esplora l'architettura adattiva del sistema, l'ottimizzazione in tempo reale e l'integrazione del flusso di lavoro clinico, offrendo sia basi teoriche che strategie di implementazione pratica. Attraverso casi di studio e analisi algoritmiche, si evidenzia come l'analisi intelligente dell'imaging possa ridurre il ritardo diagnostico, migliorare la precisione del trattamento e, in definitiva, migliorare i tassi di sopravvivenza dei pazienti. Progettato per ingegneri biomedici, informatici e medici, questo volume colma il divario tra neuroscienze computazionali e medicina d'urgenza.

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Questo libro introduce un quadro innovativo basato sull'intelligenza artificiale per la valutazione rapida dell'imaging cerebrale in condizioni neurologiche acute come ictus, lesioni traumatiche ed emorragia. Combinando deep learning, edge computing e fusione multimodale dei dati, ARIA-NET consente il supporto decisionale in tempo reale per medici di emergenza e neurologi. Il libro esplora l'architettura adattiva del sistema, l'ottimizzazione in tempo reale e l'integrazione del flusso di lavoro clinico, offrendo sia basi teoriche che strategie di implementazione pratica. Attraverso casi di studio e analisi algoritmiche, si evidenzia come l'analisi intelligente dell'imaging possa ridurre il ritardo diagnostico, migliorare la precisione del trattamento e, in definitiva, migliorare i tassi di sopravvivenza dei pazienti. Progettato per ingegneri biomedici, informatici e medici, questo volume colma il divario tra neuroscienze computazionali e medicina d'urgenza.


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Merk Edizioni Sapienza
EAN
  • 9786209061912
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