Data Mining kann dabei helfen, versteckte Informationen in medizinischen Daten zu lokalisieren und pathologische von normalen Daten genau zu unterscheiden. Es kann helfen, verborgene Merkmale aus Patientengruppen und Krankheitszuständen zu extrahieren und kann bei der automatisierten Entscheidungsfindung helfen. Data Mining in Biomedical Imaging Signaling and Systems bietet eine eingehende Untersuchung der biomedizinischen und klinischen Anwendungen von Data Mining. Es liefert Beispiele für häufig anzutreffende heterogene Datenmodalitäten und beschreibt die Anwendbarkeit von Data-Mining-Ansätzen, die zur Bewältigung der rechnerischen Herausforderungen bei der Analyse komplexer Daten verwendet werden. Das Buch beschreibt Techniken zur Extraktion von Merkmalen und behandelt mehrere kritische Merkmalsdeskriptoren. Da maschinelles Lernen in vielen diagnostischen Anwendungen eingesetzt wird, deckt es die Grundlagen, Evaluationsmaßnahmen und Herausforderungen von überwachten und unüberwachten Lernmethoden ab. Sowohl die Merkmalsextraktion als auch das überwachte Lernen werden diskutiert, da sie auf anfallsbezogene Muster bei Epilepsiepatienten anwendbar sind. Auch andere spezifische Erkrankungen werden im Hinblick auf den Wert von Data Mining zur Verfeinerung klinischer Diagnosen wie Depressionen und wiederkehrender Migräne untersucht. Die Diagnose und Einstufung der weltweit viertgrößten Gesundheitsbedrohung, Depressionen, und die Analyse der akustischen Eigenschaften, die depressive Sprache von normaler Sprache unterscheiden können, werden ebenfalls beschrieben. Obwohl es sich bei einer Migräne um eine komplexe neurologische Störung handelt, zeigt der Text, wie Metabonomics effektiv in der klinischen Praxis angewendet werden kann. Die Autoren untersuchen alignment-basierte Clustering-Ansätze, Techniken zur automatischen Analyse von Biofilmbildern und Anwendungen von medizinischem Text Mining, einschließlich der Textklassifizierung, die auf medizinische Berichte angewendet werden. Die Identifizierung und Klassifizierung von zwei lebensbedrohlichen Herzanomalien, Arrhythmie und Ischämie, wird behandelt, und eine einzigartige Segmentierungsmethode zur Ermittlung eines 3D-Bildgebungsbiomarkers, am Beispiel der Bewertung von Osteoarthritis, ist ebenfalls vorhanden . Sprache: Englisch