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portada Landscape of Next Generation Sequencing Using Pattern Recognition: Performance Analysis and Applications (River Publishers Series in Biotechnology and Medical Research) (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Inglés
N° páginas
176
Encuadernación
Tapa Dura
ISBN13
9788770041515
N° edición
1

Landscape of Next Generation Sequencing Using Pattern Recognition: Performance Analysis and Applications (River Publishers Series in Biotechnology and Medical Research) (en Inglés)

Saurav Mallik; Loveleen Gaur; Soumita Seth; Tapas Bhadra; Mingqiang Wang (Autor) · River Publishers · Tapa Dura

Landscape of Next Generation Sequencing Using Pattern Recognition: Performance Analysis and Applications (River Publishers Series in Biotechnology and Medical Research) (en Inglés) - Saurav Mallik; Loveleen Gaur; Soumita Seth; Tapas Bhadra; Mingqiang Wang

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Reseña del libro "Landscape of Next Generation Sequencing Using Pattern Recognition: Performance Analysis and Applications (River Publishers Series in Biotechnology and Medical Research) (en Inglés)"

This book focuses on an eminent technology called next generation sequencing (NGS) which has entirely changed the procedure of examining organisms and will have a great impact on biomedical research and disease diagnosis. Numerous computational challenges have been brought on by the rapid advancement of large-scale next-generation sequencing (NGS) technologies and their application. The term ""biomedical imaging"" refers to the use of a variety of imaging techniques (such as X-rays, CT scans, MRIs, ultrasounds, etc.) to get images of the interior organs of a human being for potential diagnostic, treatment planning, follow-up, and surgical purposes. In these circumstances, deep learning, a new learning method that uses multi-layered artificial neural networks (ANNs) for unsupervised, supervised, and semi-supervised learning, has attracted a lot of interest for applications to NGS and imaging, even when both of these data are used for the same group of patients.The three main research phenomena in biomedical research are disease classification, feature dimension reduction, and heterogeneity. AI approaches are used by clinical researchers to efficiently analyse extremely complicated biomedical datasets (e.g., multi-omic datasets. With the use of NGS data and biomedical imaging of various human organs, researchers may predict diseases using a variety of deep learning models. Unparalleled prospects to improve the work of radiologists, clinicians, and biomedical researchers, speed up disease detection and diagnosis, reduce treatment costs, and improve public health are presented by using deep learning models in disease prediction using NGS and biomedical imaging. This book influences a variety of critical disease data and medical images.

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