MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
04850nam a2200421 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
360961 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20230102121305.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
cr nn nnnaamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
210713s2021 sz a s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030716769 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-71676-9 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #1 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
| Número de clasificación |
R859.7.A78 |
| Número de documento/Ítem |
2021 EB |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Deep Learning for Biomedical Data Analysis . |
| Resto del título |
Techniques, Approaches, and Applications |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Mourad Elloumi |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
First edition 2021 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| 264 #4 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (VI, 359 páginas) |
| Otras características físicas |
130 ilustraciones, 40 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Biomedical and Life Sciences (SpringerNature-11642) |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Biomedical and Life Sciences (R0) (SpringerNature-43708) |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
1-Dimensional Convolution Neural Network Classification Technique for Gene Expression Data -- Classification of Sequences with Deep Artificial Neural Networks: Representation and Architectural Issues -- A Deep Learning Model for MicroRNA-Target Binding -- Recurrent Neural Networks Architectures for Accidental Fall Detection on Wearable Embedded Devices -- Medical Image Retrieval System using Deep Learning Techniques -- Medical Image Fusion using Deep Learning -- Deep Learning for Histopathological Image Analysis -- Innovative Deep Learning Approach for Biomedical Data Instantiation and Visualization -- Convolutional Neural Networks in Advanced Biomedical Imaging Applications -- Deep Learning for Lung Disease Detection from Chest X-Rays Images -- Deep Learning in Multi-Omics Data Integration in Cancer Diagnostic -- Using Deep Learning with Canadian Primary Care Data for Disease Diagnosis -- Brain Tumor Segmentation and Surveillance with Deep Artificial Neural Networks. |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This book is the first overview on Deep Learning (DL) for biomedical data analysis. It surveys the most recent techniques and approaches in this field, with both a broad coverage and enough depth to be of practical use to working professionals. This book offers enough fundamental and technical information on these techniques, approaches and the related problems without overcrowding the reader's head. It presents the results of the latest investigations in the field of DL for biomedical data analysis. The techniques and approaches presented in this book deal with the most important and/or the newest topics encountered in this field. They combine fundamental theory of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and DL with practical applications in Biology and Medicine. Certainly, the list of topics covered in this book is not exhaustive but these topics will shed light on the implications of the presented techniques and approaches on other topics in biomedical data analysis. The book finds a balance between theoretical and practical coverage of a wide range of issues in the field of biomedical data analysis, thanks to DL. The few published books on DL for biomedical data analysis either focus on specific topics or lack technical depth. The chapters presented in this book were selected for quality and relevance. The book also presents experiments that provide qualitative and quantitative overviews in the field of biomedical data analysis. The reader will require some familiarity with AI, ML and DL and will learn about techniques and approaches that deal with the most important and/or the newest topics encountered in the field of DL for biomedical data analysis. He/she will discover both the fundamentals behind DL techniques and approaches, and their applications on biomedical data. This book can also serve as a reference book for graduate courses in Bioinformatics, AI, ML and DL. The book aims not only at professional researchers and practitioners but also graduate students, senior undergraduate students and young researchers. This book will certainly show the way to new techniques and approaches to make new discoveries. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_BiomedLife_2021 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
421371 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Inteligencia artificial en medicina |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
140931 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Biotecnología |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Elloumi, Mourad. |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| Código de función/relación |
edt |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030716752 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030716776 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030716783 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-71676-9 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
| Fecha de catalogación |
01/2022 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Irene Bastante |
| Catalogado |
Sí |