Machine Learning in Information and Communication Technology : Proceedings of ICICT 2021, SMIT (Lecture Notes in Networks and Systems)

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Machine Learning in Information and Communication Technology : Proceedings of ICICT 2021, SMIT (Lecture Notes in Networks and Systems)

Deva Sarma, Hiren Kumar (EDT)/ Piuri, Vincenzo (EDT)/ Pujari, Arun Kumar (EDT)

ウェブストア価格 ¥52,445（本体¥47,678）
Springer Verlag, Singapore（2022/11発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 380 p.
言語 ENG
商品コード 9789811950896

Full Description

This book presents collection of research papers presented at International Conference on Information and Communication Technology (ICICT 2021) organized by Department of Information Technology, Sikkim Manipal Institute of Technology, Sikkim, India, during 23-24 December 2021. The book includes papers in the research area of communication networks, data science, healthcare informatics, bio-medical image processing, security of information including cryptography, machine learning applications, and AI applications.

Part 1: Healthcare Informatics.- Chapter 1. Earth Mover's Distance Based Automated Disease Tagging of Indian ECGs.- Chapter 2. Cardial Disease Prediction in Multi-variant Systems: A Short Survey.- Chapter 3. SVM-based pre-and post-treatment cancer segmentation from lung and abdominal CT images via neighbourhood-influenced features.- Chapter 4. Blood Cancer Detection with Microscopic Images using Machine Learning.-Chapter 5. A Survey on Leukemia Detection: A Machine Learning Approach.- Chapter 6. Periocular Region Recognition - A Brief Survey.- Chapter 7. A Bibliometric Analysis on the relationship between Emotional Intelligence, Self-Management and Health Information Seeking.- Chapter 8. Preferences in the Detailing Process Among Young and Senior Physicians.- Chapter 9. Perceptual Difference Patient & Physician on Negative Aspects of Social Media.- Chapter 10. AUTCD-Net: An Automated Framework for Efficient Covid-19 Diagnosis on Computed Tomography Scans.- Chapter 11. Computer aided detection of brain midline using CT images.- Chapter 12. Deep neural network based classification of ASD and neuro-typical subjects using functional connectivity features derived from resting state fMRI data.- Chapter 13. Application of Deep Learning in Healthcare.- Part 2: Recommendation Systems.- Chapter 14. A Popularity-based Recommendation System using Machine Learning.- Chapter 15. Machine Learning based Movies and Shows Recommendation System. etc.