{"product_id":"classificacoes-de-imagens-de-raios-x-usando-aprendizagem-profunda-otimizada-von-mahesh-jangid-shubhajit-panda-und-sandeep-chaurasia","title":"CLASSIFICAÇÕES DE IMAGENS DE RAIOS X USANDO APRENDIZAGEM PROFUNDA OTIMIZADA","description":"\u003cp\u003eRedes Neurais Convolucionais Profundas ou simplesmente Redes Neurais Convolucionais (CNN) tornaram-se recentemente um dos mais poderosos e expressivos modelos de aprendizagem para o Reconhecimento de Padrões de Imagem, Processamento de Imagem Médica, Visão Computadorizada, Reconhecimento de Caracteres Escritos à Mão\/Óptico, etc. que são bem versados na realização das tarefas de Classificação, tanto Binária como Categórica de uma forma eficiente e simples. Além da sua ampla utilização em vários campos e domínios nos dias de hoje, ganhou grande popularidade e reconhecimento na área da Ciência Médica, uma vez que vários relatórios médicos hoje em dia são altamente confiáveis sobre o reconhecimento de Imagem baseado no Aprendizado Profundo. Neste livro, treinamos um Modelo de Rede Neural Estruturada Profunda, que é basicamente um Modelo CNN sobre um grande conjunto de Dataset de Imagens de Raios X chamado MURA (Musculoskeletal Radiographs Abnormality) e tentamos prever as Anormalidades de uma Imagem Radiográfica (seja uma Imagem Normal ou Anormal) com base nas classificações binárias.\u003c\/p\u003e\u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9786204171654\"\u003e\u003ch3\u003e\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Autorenwelt Shop","offers":[{"title":"Softcover - 9786204171654","offer_id":39494606225501,"sku":"9786204171654","price":39.9,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/5b35548f-049f-4ddd-912e-87175f43487d.jpg?v=1758781072","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/products\/classificacoes-de-imagens-de-raios-x-usando-aprendizagem-profunda-otimizada-von-mahesh-jangid-shubhajit-panda-und-sandeep-chaurasia","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}