Advanced methods in biomedical signal processing and analysis

Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis presents state-of-the-art methods in biosignal processing, including recurrence quantification analysis, heart rate variability, analysis of the RRI time-series signals, joint time-frequency analyses, wavelet transforms and wavelet packet...
Ausführliche Beschreibung

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Autor*in:	Pal, Kunal [herausgeberIn] Ari, Samit [herausgeberIn] Bit, Arindam - 1985- [herausgeberIn] Bhattacharyya, Saugat [herausgeberIn]

Format:	E-Book
Sprache:	Englisch

Erschienen:	Amsterdam: Academic Press ; 2022

Schlagwörter:	Medical technology Signal processing Medical Laboratory Science Technologie medicale Traitement du signal

Anmerkung:	1. Feature engineering 2. Heart rate variability 3. Understanding the suitabillity of parametric modeling techniques in detecting the changes in the HRV signals acquired from cannabis consuming and nonconsuming Indian paddy-field workers 4. Patient-specific ECG beat classification using EMD and deep learning-based technique 5. Empirical wavelet transform and deep learning-based technique for ECG beat classification 6. Development of an Internet-of-Things (IoT)-based pill monitoring device for geriatric patients 7. Biomedical robotics 8. Combating COVID-19 by implying machine learning predictions and projections 9. Deep learning methods for analysis of neural signals: From conventional neural network to graph neural network 10. Improved extraction of the extreme thermal regions of breast IR images 11. New metrics to asses the subtle changes of the heart's electromagnetic field 12. The role of optimal and modified lead systems in electrocardiogram 13. Adaptive rate EEG processing and machine learning-based efficient recognition of epilepsy 14. Multimodal microscopy: A novel low-cost microscope designed for food and biological applications
Umfang:	1 Online-Ressource

Links:	Link aufrufen Link aufrufen
ISBN:	0-323-85954-2 978-0-323-85955-4 0-323-85955-0 978-0-323-85954-7

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The book also gives an understanding of feature extraction, feature ranking, and feature selection methods, while also demonstrating how to apply artificial intelligence and machine learning to biosignal techniques Medical technology Signal processing Medical Laboratory Science (DNLM)D013677 Technologie medicale (CaQQLa)201-0017783 Traitement du signal (CaQQLa)201-0032324 Medical technology (OCoLC)fst01014742 Signal processing (OCoLC)fst01118281 Pal, Kunal herausgeberin edt Ari, Samit herausgeberin edt Bit, Arindam 1985- herausgeberin edt Bhattacharyya, Saugat herausgeberin edt Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9780323859554 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780323859554 X:ELSEVIER Verlag lizenzpflichtig BSZ-33-ESD-L1FH ZDB-33-ESD ZDB-33-EGE 2023 GBV-33-EBS-HST GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 BO 045F 610.285 60 01 0705 4504397463 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 27-03-24 105 01 0841 449716425X OLR-ELV-TEST Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Testzugang ZHB Lübeck z 07-03-24 132 01 0959 4503926845 EBS Elsevier Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. Zeitlich begrenzte Lizenzierung k 26-03-24 185 01 3519 4514773530 OLR-EBS Vervielfältigungen (z.B. 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Development of an Internet-of-Things (IoT)-based pill monitoring device for geriatric patients 7. Biomedical robotics 8. Combating COVID-19 by implying machine learning predictions and projections 9. Deep learning methods for analysis of neural signals: From conventional neural network to graph neural network 10. Improved extraction of the extreme thermal regions of breast IR images 11. New metrics to asses the subtle changes of the heart's electromagnetic field 12. The role of optimal and modified lead systems in electrocardiogram 13. Adaptive rate EEG processing and machine learning-based efficient recognition of epilepsy 14. Multimodal microscopy: A novel low-cost microscope designed for food and biological applications Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis presents state-of-the-art methods in biosignal processing, including recurrence quantification analysis, heart rate variability, analysis of the RRI time-series signals, joint time-frequency analyses, wavelet transforms and wavelet packet decomposition, empirical mode decomposition, modeling of biosignals, Gabor Transform, empirical mode decomposition. The book also gives an understanding of feature extraction, feature ranking, and feature selection methods, while also demonstrating how to apply artificial intelligence and machine learning to biosignal techniques Medical technology Signal processing Medical Laboratory Science (DNLM)D013677 Technologie medicale (CaQQLa)201-0017783 Traitement du signal (CaQQLa)201-0032324 Medical technology (OCoLC)fst01014742 Signal processing (OCoLC)fst01118281 Pal, Kunal herausgeberin edt Ari, Samit herausgeberin edt Bit, Arindam 1985- herausgeberin edt Bhattacharyya, Saugat herausgeberin edt Erscheint auch als Druck-Ausgabe 9780323859554 https://www.sciencedirect.com/science/book/9780323859554 X:ELSEVIER Verlag lizenzpflichtig BSZ-33-ESD-L1FH ZDB-33-ESD ZDB-33-EGE 2023 GBV-33-EBS-HST GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2057 ISIL_DE-L189 BO 045F 610.285 60 01 0705 4504397463 00 --%%-- --%%-- s --%%-- Vervielfältigungen (z.B. 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Development of an Internet-of-Things (IoT)-based pill monitoring device for geriatric patients 7. Biomedical robotics 8. Combating COVID-19 by implying machine learning predictions and projections 9. Deep learning methods for analysis of neural signals: From conventional neural network to graph neural network 10. Improved extraction of the extreme thermal regions of breast IR images 11. New metrics to asses the subtle changes of the heart's electromagnetic field 12. The role of optimal and modified lead systems in electrocardiogram 13. Adaptive rate EEG processing and machine learning-based efficient recognition of epilepsy 14. Multimodal microscopy: A novel low-cost microscope designed for food and biological applications Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis presents state-of-the-art methods in biosignal processing, including recurrence quantification analysis, heart rate variability, analysis of the RRI time-series signals, joint time-frequency analyses, wavelet transforms and wavelet packet decomposition, empirical mode decomposition, modeling of biosignals, Gabor Transform, empirical mode decomposition. 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abstractGer	Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis presents state-of-the-art methods in biosignal processing, including recurrence quantification analysis, heart rate variability, analysis of the RRI time-series signals, joint time-frequency analyses, wavelet transforms and wavelet packet decomposition, empirical mode decomposition, modeling of biosignals, Gabor Transform, empirical mode decomposition. The book also gives an understanding of feature extraction, feature ranking, and feature selection methods, while also demonstrating how to apply artificial intelligence and machine learning to biosignal techniques 1. Feature engineering 2. Heart rate variability 3. Understanding the suitabillity of parametric modeling techniques in detecting the changes in the HRV signals acquired from cannabis consuming and nonconsuming Indian paddy-field workers 4. Patient-specific ECG beat classification using EMD and deep learning-based technique 5. Empirical wavelet transform and deep learning-based technique for ECG beat classification 6. Development of an Internet-of-Things (IoT)-based pill monitoring device for geriatric patients 7. Biomedical robotics 8. Combating COVID-19 by implying machine learning predictions and projections 9. Deep learning methods for analysis of neural signals: From conventional neural network to graph neural network 10. Improved extraction of the extreme thermal regions of breast IR images 11. New metrics to asses the subtle changes of the heart's electromagnetic field 12. The role of optimal and modified lead systems in electrocardiogram 13. Adaptive rate EEG processing and machine learning-based efficient recognition of epilepsy 14. Multimodal microscopy: A novel low-cost microscope designed for food and biological applications
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Feature engineering 2. Heart rate variability 3. Understanding the suitabillity of parametric modeling techniques in detecting the changes in the HRV signals acquired from cannabis consuming and nonconsuming Indian paddy-field workers 4. Patient-specific ECG beat classification using EMD and deep learning-based technique 5. Empirical wavelet transform and deep learning-based technique for ECG beat classification 6. Development of an Internet-of-Things (IoT)-based pill monitoring device for geriatric patients 7. Biomedical robotics 8. Combating COVID-19 by implying machine learning predictions and projections 9. Deep learning methods for analysis of neural signals: From conventional neural network to graph neural network 10. Improved extraction of the extreme thermal regions of breast IR images 11. New metrics to asses the subtle changes of the heart's electromagnetic field 12. The role of optimal and modified lead systems in electrocardiogram 13. Adaptive rate EEG processing and machine learning-based efficient recognition of epilepsy 14. Multimodal microscopy: A novel low-cost microscope designed for food and biological applications</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Advanced Methods in Biomedical Signal Processing and Analysis presents state-of-the-art methods in biosignal processing, including recurrence quantification analysis, heart rate variability, analysis of the RRI time-series signals, joint time-frequency analyses, wavelet transforms and wavelet packet decomposition, empirical mode decomposition, modeling of biosignals, Gabor Transform, empirical mode decomposition. The book also gives an understanding of feature extraction, feature ranking, and feature selection methods, while also demonstrating how to apply artificial intelligence and machine learning to biosignal techniques</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Medical technology</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Signal processing</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="2"><subfield code="a">Medical Laboratory Science</subfield><subfield code="0">(DNLM)D013677</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Technologie medicale</subfield><subfield code="0">(CaQQLa)201-0017783</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Traitement du signal</subfield><subfield code="0">(CaQQLa)201-0032324</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Medical technology</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst01014742</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">Signal processing</subfield><subfield code="0">(OCoLC)fst01118281</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Pal, Kunal</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Ari, Samit</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Bit, Arindam</subfield><subfield code="d">1985-</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Bhattacharyya, Saugat</subfield><subfield code="e">herausgeberin</subfield><subfield code="4">edt</subfield></datafield><datafield tag="776" ind1="0" ind2="8"><subfield code="i">Erscheint auch als</subfield><subfield code="n">Druck-Ausgabe</subfield><subfield code="z">9780323859554</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://www.sciencedirect.com/science/book/9780323859554</subfield><subfield code="m">X:ELSEVIER</subfield><subfield code="x">Verlag</subfield><subfield code="z">lizenzpflichtig</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">BSZ-33-ESD-L1FH</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-33-ESD</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ZDB-33-EGE</subfield><subfield code="b">2023</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV-33-EBS-HST</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_60</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ISIL_DE-705</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">SYSFLAG_1</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_KXP</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_105</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ISIL_DE-841</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_132</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ISIL_DE-959</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_185</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ISIL_DE-Sra5</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_370</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ISIL_DE-1373</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">GBV_ILN_2057</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ISIL_DE-L189</subfield></datafield><datafield tag="951" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">BO</subfield></datafield><datafield tag="953" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">045F</subfield><subfield code="a">610.285</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="b">4504397463</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">27-03-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">105</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0841</subfield><subfield code="b">449716425X</subfield><subfield code="h">OLR-ELV-TEST</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Testzugang ZHB Lübeck</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">07-03-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">132</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0959</subfield><subfield code="b">4503926845</subfield><subfield code="h">EBS Elsevier</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Zeitlich begrenzte Lizenzierung</subfield><subfield code="y">k</subfield><subfield code="z">26-03-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">185</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3519</subfield><subfield code="b">4514773530</subfield><subfield code="h">OLR-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">23-04-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">370</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">4370</subfield><subfield code="b">454028911X</subfield><subfield code="h">EBS Elsevier</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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