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Leukämie ist eine komplexe und lebensbedrohliche Krankheit, die für eine wirksame Behandlung eine genaue und frühzeitige Diagnose erfordert. Deep-Learning-Techniken haben sich als vielversprechende Werkzeuge für die medizinische Diagnose erwiesen, auch für die Erkennung von Leukämie. Mein Ziel ist es, das Potenzial von Deep Learning in der Leukämiediagnose zu untersuchen. Das Buch beginnt mit einer ausführlichen Literaturübersicht, in der die konventionellen Diagnosemethoden und ihre Grenzen untersucht werden. Anschließend wird Deep Learning als vielversprechender Ansatz für die medizinische…mehr

Produktbeschreibung
Leukämie ist eine komplexe und lebensbedrohliche Krankheit, die für eine wirksame Behandlung eine genaue und frühzeitige Diagnose erfordert. Deep-Learning-Techniken haben sich als vielversprechende Werkzeuge für die medizinische Diagnose erwiesen, auch für die Erkennung von Leukämie. Mein Ziel ist es, das Potenzial von Deep Learning in der Leukämiediagnose zu untersuchen. Das Buch beginnt mit einer ausführlichen Literaturübersicht, in der die konventionellen Diagnosemethoden und ihre Grenzen untersucht werden. Anschließend wird Deep Learning als vielversprechender Ansatz für die medizinische Diagnose vorgestellt, wobei frühere Studien zur Leukämie-Diagnose mit Deep Learning hervorgehoben werden. Der Abschnitt über die Methodik umreißt den Datensatz, der für das Training und die Auswertung verwendet wurde, und erläutert die Vorverarbeitungsschritte, die zur Gewährleistung der Datenqualität durchgeführt wurden. Die Architektur des Deep-Learning-Modells wird beschrieben, zusammen mit den Besonderheiten des Trainingsprozesses, einschließlich der Abstimmung der Hyperparameter.
Autorenporträt
Sr. S.W.PuranikMestrado em Engenharia Informática, Eletrónica e de Telecomunicações.