GANs for Data Augmentation in Healthcare (Record no. 402803)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04048nam a22003255i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 402803
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20240706200814.0
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 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 231113s2023 sz | fo |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031432057
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-43205-7
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 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación RC78.7 .D35
Número de documento/Ítem 2023 EB
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título GANs for Data Augmentation in Healthcare
Mención de responsabilidad, etc. edited by Arun Solanki, Mohd Naved
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st ed. 2023
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 2023
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Chapter. 1. Role of Machine learning in Detection and Classification of Leukemia: A Comparative Analysis -- Chapter. 2. A Review on Mode Collapse Reducing GANs with GAN's Algorithm and Theory -- Chapter. 3. Medical Image Synthesis using Generative Adversarial Networks -- Chapter. 4. Chest X-ray data augmentation with Generative Adversarial Networks for pneumonia and COVID diagnosis -- Chapter. 5. State of the Art Framework based Detection of GAN Generated Face Images -- Chapter. 6. Data Augmentation in Classifying Chest Radiograph Images (CXR) using DCGAN-CNN -- Chapter. 7. Data Augmentation Approaches Using Cycle Consistent Adversarial Networks -- Chapter. 8. Geometric Transformations-based Medical Image Augmentation -- Chapter. 9. Generative Adversarial Learning for Medical Thermal Imaging Analysis -- Chapter. 10. Improving Performance of a Brain Tumor Detection on MRI Images using DCGAN-based Data Augmentation and Vision Transformer(ViT) Approach -- Chapter. 11. Combining Super-Resolution GAN and DC GAN for Enhancing Medical Image Generation: A Study on Improving CNN Model Performance -- Chapter. 12. GAN for Augmenting Cardiac MRI Segmentation -- Chapter. 13. WGAN for Data Augmentation -- Chapter. 14. Image Segmentation in Medical Images by Using Semi - Supervised Methods.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Computer-Assisted Diagnostics (CAD) using Convolutional Neural Network (CNN) model has become an important technology in the medical industry, improving the accuracy of diagnostics. However, the lack Magnetic Resonance Imaging (MRI) data leads to the failure of the depth study algorithm. Medical records often different because of the cost of obtaining information and the time-consuming information. In general, clinical data are unreliable, the training of neural network methods to distribute disease across classes does not yield the desired results. Data augmentation is often done by training data to solve problems caused by augmentation tasks such as scaling, cropping, flipping, padding, rotation, translation, affine transformation, and color augmentation techniques such as brightness, contrast, saturation, and hue.Data Augmentation and Segmentation imaging using GAN can be used to provide clear images of brain, liver, chest, abdomen, and liver on MRI. In addition, GAN shows strong promise in the field of clinical image synthesis. In many cases, clinical evaluation is limited by a lack of data and/or the cost of actual information. GAN can overcome these problems by enabling scientists and clinicians to work on beautiful and realistic images. This can improve diagnosis, prognosis, and disease. Finally, GAN highlights the potential for location of patient information with data. This is a beneficial clinical application of GAN because it can effectively protect patient confidentiality. The proposed book covers the application of GANs on medical imaging augmentation and segmentation.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Medicine_2023
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 138439
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Diagnóstico
Subdivisión general Proceso de datos
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-43205-7
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 07/2024
Tipo de materia E-book
Catalogador Ana Nieves
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias de la Salud Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 10/04/2024 En línea   RC78.7 .D35 2023 EB ebook28052656 28/05/2024 28/05/2024 LIBRO-E NO PRÉSTAMO