Cuốn Machine Learning for Brain Disorders trình bày một cách hệ thống việc ứng dụng các mô hình học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) trong chẩn đoán, phân tích và dự đoán các rối loạn não bộ. Dựa trên dữ liệu hình ảnh thần kinh (neuroimaging), tín hiệu sinh học và thông tin lâm sàng, tác giả giải thích cách ML có thể giúp phát hiện sớm bệnh, hỗ trợ bác sĩ và cải thiện hiệu quả điều trị. Sách được chia thành năm phần: nền tảng ML; các loại dữ liệu quan trọng trong nghiên cứu thần kinh như hình ảnh não, EEG/MEG, dữ liệu omics, hồ sơ y tế điện tử và cảm biến; các phương pháp ML cốt lõi và kỹ thuật hiện đại; vấn đề kiểm chứng mô hình và nguồn dữ liệu; cùng với các ứng dụng ML trong nhiều bệnh lý thần kinh và tâm thần. Với phong cách trình bày chi tiết, thực hành và giàu khuyến nghị kỹ thuật, cuốn sách là tài liệu hữu ích cho sinh viên, nhà nghiên cứu và các chuyên gia thuộc nhiều lĩnh vực như kỹ thuật, khoa học máy tính, thần kinh học và y học.

Abstract:

Machine Learning for Brain Disorders systematically presents the application of machine learning and deep learning models in the diagnosis, analysis, and prediction of brain disorders. Based on neuroimaging data, biosignals, and clinical information, the author explains how ML can help in early disease detection, support physicians, and improve treatment effectiveness. The book is divided into five sections: ML foundations; important data types in neuroscience research such as brain imaging, EEG/MEG, omics data, electronic medical records, and sensors; core ML methods and state-of-the-art techniques; model validation and data sources; and ML applications in various neurological and psychiatric diseases. With its detailed, practical presentation style and rich technical recommendations, the book is a useful resource for students, researchers and professionals in a wide range of fields such as engineering, computer science, neuroscience and medicine.

Ngôn ngữ:	en
Tác giả:	Colliot, Olivie
Thông tin nhan đề:	Machine Learning for Brain Disorders
Nhà xuất bản:	Springer Nature
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Điện tử - Viễn thông
Bản quyền:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/75361
Mô tả vật lý:	1047p.
Năm xuất bản:	2023