Fusion of Signaling Pathway and Omics in Precision Cardio-Brain Oncology : Volume 2 (Studies in Rhythm Engineering)

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Fusion of Signaling Pathway and Omics in Precision Cardio-Brain Oncology : Volume 2 (Studies in Rhythm Engineering)

Mallik, Saurav (EDT)/ Ray, Kanad (EDT)/ Mahmud, Mufti (EDT)

ウェブストア価格 ¥46,038（本体¥41,853）
Springer Verlag, Singapore（2026/06発売）
外貨定価 UK£ 149.99
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 242 p.
言語 ENG
商品コード 9789819589371

Full Description

This book offers a comprehensive and insightful exploration of biomarker discovery and electro-chemical signaling pathways in brain and cardio-oncology. The integration of these two fields—focusing on organs where electro-chemical signaling plays a crucial yet distinct role—sets this work apart from existing literature. The brain's complex chemical signaling and the heart's electrical communication pathways are examined side by side, providing readers with a unique perspective that may yield new insights into the general field of electro-chemical biomarker discovery. Volume 1 of the book lays a solid foundation by thoroughly covering the fundamentals of oncology and biomarker science. Volume 2 builds on this by offering essential foundational information on biomarker discovery, particularly in oncology.

A Comprehensive Study of Machine Learning and Deep Learning Methods for Medical Brain Imaging.- A Systematic Review of Brain Tumor Classification from MRI Scans through the Last Decade.- Comparative Analysis of Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, and Voting Classifier for Early Stroke Detection.- Machine Learning and Deep Learning for Multi-Omics and Signal-Based Biomarker Discovery in Cardio-Brain Oncology: A Comprehensive Survey.- Intelligent Brain Tumor Detection System Based on YOLOv8 Deep Learning Model.- Spatial Transcriptomic Deep Learning and Gene-Based Machine Learning for SLE Diagnosis: A Comparative Analysis.- CANCER SIGNALING PATHWAYS AND CANCER BIOLOGY.- Computational Detection of Pigmented Skin Cancer Using Machine Learning Techniques.- The Efficacy of Internet of Medical Things (IoMT) and Cloud-Fog Computing in Monitoring Neuro-Oncology Patients: A Systematic Literature Review.- Alzheimer's Disease Progression Prediction with Machine Learning.- Deciphering TP53-Mediated Pathways in Cancer Through Protein Interaction Analysis.- Accurate and Early Detection of Dysarthria Using a Multimodal Deep Learning Methodology.-Advancing Lung Cancer Detection Using Optimized Fine Tuning Data-Efficient Image Transformers.