Jarm / Šmerc / Smerc | 9th European Medical and Biological Engineering Conference | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, Band 112, 387 Seiten, eBook

Reihe: IFMBE Proceedings

Jarm / Šmerc / Smerc 9th European Medical and Biological Engineering Conference

Proceedings of EMBEC 2024, June 9-13, 2024, Portorož, Slovenia, Volume 1
1. Auflage 2024
ISBN: 978-3-031-61625-9
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

Proceedings of EMBEC 2024, June 9-13, 2024, Portorož, Slovenia, Volume 1

E-Book, Englisch, Band 112, 387 Seiten, eBook

Reihe: IFMBE Proceedings

ISBN: 978-3-031-61625-9
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



This book informs on new trends, challenges, and solutions, in the multidisciplinary field of biomedical engineering. It covers traditional topics in biomechanics and biomedical signal processing, as well as recent trends relating to the applications of artificial intelligence and machine learning methods in medicine and biology, and to bioengineering education. Gathering the second volume of the proceedings of the 9th European Medical and Biological Engineering Conference (EMBEC 2024), held on June 9-13, 2024, in Portorož, Slovenia, this book bridges fundamental and clinically-oriented research, emphasizing the role of translational research in biomedical engineering. It aims at inspiring and fostering communication and collaboration between engineers, physicists, biologists, physicians and other professionals dealing with cutting-edge themes in and advanced technologies serving the broad field of biology and healthcare.
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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


A Machine Learning Approach for Predicting Electrophysiological Responses in Genetically Modified HEK Cells.- A Machine Learning Framework for Gait and EMG Analysis for Post-Stroke Motor Dysfunctions Assessment.- A Novel University Course on Medical Devices Design and Certification at the University of Siena.- A complex spinal surgery lifting system for prone positioning.- Accurate and interpretable deep learning model for sleep staging in children with sleep apnea from pulse oximetry.



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