"चिकित्सा में एआई और डीप लर्निंग का अनुप्रयोग" शीर्षक वाला यह स्रोत बताता है कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और डीप लर्निंग चिकित्सा के क्षेत्र में क्रांति ला रहे हैं, विशेष रूप से निदान और उपचार में। यह लेख कैंसर का पता लगाने, हिस्टोपैथोलॉजी इमेज वर्गीकरण, और फेफड़ों की बीमारियों के निदान जैसे प्रमुख अनुप्रयोगों की पड़ताल करता है, यह दर्शाता है कि कैसे कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) और लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एलएसटीएम) जैसे मॉडल जटिल चिकित्सा डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। स्रोत MATLAB के डीप लर्निंग टूलबॉक्स की क्षमताओं पर भी प्रकाश डालता है, जिसमें स्थानांतरण शिक्षण के लिए इसका समर्थन भी शामिल है, जो चिकित्सा अनुप्रयोगों के लिए मॉडल विकसित करने में चिकित्सकों और शोधकर्ताओं की सहायता करता है। यह चिकित्सा क्षेत्र में डीप लर्निंग के साथ आने वाली चुनौतियों और विचारों को भी संबोधित करता है, जैसे कि सीमित लेबल वाले डेटा और विनियमन का अनुपालन। कुल मिलाकर, यह स्रोत इस बात पर जोर देता है कि कैसे एआई-आधारित समाधान नैदानिक सटीकता में सुधार कर सकते हैं और रोगी के परिणामों को बढ़ा सकते हैं।

"पुनर्वास में भाषण और ऑडियो सिग्नल प्रोसेसिंग" शीर्षक वाला स्रोत पुनर्वास प्रौद्योगिकियों में भाषण और ऑडियो सिग्नल प्रोसेसिंग के महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों की पड़ताल करता है। यह लेख बताता है कि कैसे आवाज विकार विश्लेषण, श्रवण यंत्र सिग्नल प्रोसेसिंग, और भाषण चिकित्सा उपकरण रोगियों के लिए संचार और जीवन की गुणवत्ता में सुधार के लिए उन्नत तकनीकों का लाभ उठाते हैं। स्रोत विशेष रूप से इन समाधानों को विकसित करने और लागू करने में MATLAB के ऑडियो टूलबॉक्स और डीएसपी सिस्टम टूलबॉक्स की उपयोगिता पर जोर देता है। यह प्रत्येक टूलबॉक्स की मुख्य विशेषताओं और विभिन्न पुनर्वास अनुप्रयोगों में उनके व्यावहारिक वर्कफ़्लो को रेखांकित करता है, साथ ही इस क्षेत्र में आने वाली चुनौतियों और विचारों पर भी प्रकाश डालता है।

डॉ. चिनमोय पाल का लेख नेत्र संबंधी इमेजिंग और रेटिना विश्लेषण के महत्व पर प्रकाश डालता है, विशेष रूप से नेत्र रोगों का पता लगाने और प्रबंधन में। यह आलेख बताता है कि कैसे रेटिना इमेज विश्लेषण मधुमेह रेटिनोपैथी, ग्लूकोमा और ऑप्टिक तंत्रिका असामान्यताओं जैसी स्थितियों का प्रारंभिक पता लगाने में मदद करता है। इसमें रेटिना छवियों को संसाधित करने और उनका विश्लेषण करने के लिए मैथलैब के इमेज प्रोसेसिंग टूलबॉक्स और कस्टम सेगमेंटेशन एल्गोरिदम के उपयोग पर जोर दिया गया है। अंत में, लेख नेत्र देखभाल को आगे बढ़ाने में कम्प्यूटेशनल उपकरणों की भूमिका पर प्रकाश डालता है।