Aprendizaje automático para trastornos cerebrales (Neurométodos, 197)

Este volumen de acceso abierto proporciona a los lectores una guía completa y actualizada sobre los aspectos metodológicos y aplicativos del aprendizaje automático (ML) para los trastornos cerebrales. Los capítulos de este libro están organizados en cinco partes. La primera parte presenta los fundamentos del ML. La segunda parte analiza los principales tipos de datos utilizados para caracterizar los trastornos cerebrales, incluidas evaluaciones clínicas, neuroimagen, electroencefalografía y magnetoencefalografía, datos genéticos y ómicos, registros médicos electrónicos, dispositivos móviles, objetos conectados y sensores. La tercera parte cubre las metodologías centrales del aprendizaje automático en los trastornos cerebrales y las últimas técnicas utilizadas para estudiarlas. La cuarta parte está dedicada a la validación y los conjuntos de datos, y la quinta parte analiza las aplicaciones del aprendizaje automático a diversos trastornos neurológicos y psiquiátricos. Al estilo de la serie Neurométodos, los capítulos incluyen el tipo de detalle y los consejos clave de los especialistas necesarios para obtener resultados exitosos en su laboratorio. Integral y contundente, el aprendizaje automático para trastornos cerebrales es un recurso valioso para investigadores y estudiantes de posgrado que son nuevos en este campo, así como para investigadores experimentados que deseen ampliar aún más sus conocimientos en esta área. Este libro será útil para estudiantes e investigadores de diversos ámbitos, como ingenieros, informáticos, neurólogos, psiquiatras, radiólogos y neurocientíficos.

• | Autor: Olivier Colliot
• | Editorial: Humana
• | Fecha de publicación: 25 de julio de 2023
• | Número de páginas: 1078 páginas
• | Idioma: inglés
• | Encuadernación: Tapa dura
• | ISBN-10: 1071631942
• | ISBN-13: 9781071631942