Un livre couvrant diff rents algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sp cifiquement pour le cancer du poumon constituerait une excellente ressource pour les chercheurs, les professionnels de la sant et les scientifiques des donn es int ress s tirer parti de l'intelligence artificielle pour le diagnostic et le traitement m dicaux. Bien que je ne puisse pas fournir de titre de livre sp cifique, je peux sugg rer les sujets et domaines cl s qu'un tel livre pourrait couvrir: Introduction au cancer du poumon: le livre peut commencer par un aper u du cancer du poumon, y compris ses types, ses causes, ses m thodes de diagnostic, et les options de traitement actuelles. Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique: il peut couvrir les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage supervis , non supervis et semi-supervis , ainsi que les mesures d' valuation couramment utilis es dans les applications m dicales. Pr traitement des donn es et ing nierie des fonctionnalit s: le livre peut discuter des techniques de pr traitement de l'imagerie m dicale. des donn es, telles que des tomodensitogrammes ou des rayons X, y compris la normalisation d'images, la r duction du bruit et l'extraction de caract ristiques.
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