Bücher von Tushar Jaware

"AI in Drug Design" es un libro que explora la intersección entre la inteligencia artificial (IA) y la investigación farmacéutica. Escrito por expertos en la materia, destaca las formas innovadoras en que la IA está revolucionando el proceso de descubrimiento y diseño de fármacos.El libro profundiza en diversas técnicas y algoritmos de IA empleados en el diseño de fármacos, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la minería de datos. Muestra cómo estas técnicas se utilizan para analizar grandes cantidades de datos biológicos y químicos, acelerando la identificación y optimización de posibles candidatos a fármacos.Los lectores obtendrán información sobre las aplicaciones de la IA en la identificación de objetivos, el cribado virtual, el acoplamiento molecular y el diseño de fármacos de novo. Los autores explican cómo los algoritmos de IA pueden predecir la actividad y toxicidad de los compuestos farmacológicos, lo que permite a los investigadores priorizar candidatos prometedores y reducir el tiempo y los costes asociados a los métodos tradicionales de ensayo y error.

"AI in Drug Design" é um livro que explora a intersecção entre a inteligência artificial (IA) e a investigação farmacêutica. Escrito por especialistas na área, destaca as formas inovadoras em que a IA está a revolucionar o processo de descoberta e conceção de medicamentos.O livro investiga várias técnicas e algoritmos de IA utilizados na conceção de medicamentos, como a aprendizagem automática, a aprendizagem profunda e a extração de dados. Mostra como essas técnicas são usadas para analisar grandes quantidades de dados biológicos e químicos, acelerando a identificação e otimização de potenciais candidatos a medicamentos.Os leitores obterão informações sobre as aplicações da IA na identificação de alvos, triagem virtual, acoplamento molecular e design de novos medicamentos. Os autores discutem como os algoritmos de IA podem prever a atividade e a toxicidade dos compostos de medicamentos, permitindo aos investigadores dar prioridade a candidatos promissores e reduzir o tempo e o custo associados às abordagens tradicionais de tentativa e erro.

"AI in Drug Design" est un livre qui explore l'intersection de l'intelligence artificielle (IA) et de la recherche pharmaceutique. Rédigé par des experts du domaine, il met en lumière les façons innovantes dont l'IA révolutionne le processus de découverte et de conception de médicaments.L'ouvrage se penche sur les différentes techniques et algorithmes d'IA utilisés dans la conception de médicaments, tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'exploration de données. Il montre comment ces techniques sont utilisées pour analyser de vastes quantités de données biologiques et chimiques, accélérant ainsi l'identification et l'optimisation de candidats médicaments potentiels.Les lecteurs auront un aperçu des applications de l'IA dans l'identification des cibles, le criblage virtuel, l'amarrage moléculaire et la conception de médicaments de novo. Les auteurs expliquent comment les algorithmes d'IA peuvent prédire l'activité et la toxicité des composés médicamenteux, ce qui permet aux chercheurs de donner la priorité aux candidats prometteurs et de réduire le temps et les coûts associés aux approches traditionnelles d'essai et d'erreur.

"AI in Drug Design" è un libro che esplora l'intersezione tra intelligenza artificiale (AI) e ricerca farmaceutica. Scritto da esperti del settore, mette in evidenza i modi innovativi in cui l'IA sta rivoluzionando il processo di scoperta e progettazione dei farmaci.Il libro approfondisce le varie tecniche e gli algoritmi di IA impiegati nella progettazione di farmaci, come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e il data mining. Mostra come queste tecniche vengono utilizzate per analizzare grandi quantità di dati biologici e chimici, accelerando l'identificazione e l'ottimizzazione di potenziali candidati farmaci.I lettori potranno approfondire le applicazioni dell'IA nell'identificazione dei bersagli, nello screening virtuale, nel docking molecolare e nella progettazione de novo di farmaci. Gli autori illustrano come gli algoritmi di IA possano prevedere l'attività e la tossicità dei composti farmacologici, consentendo ai ricercatori di dare priorità ai candidati promettenti e di ridurre i tempi e i costi associati ai tradizionali approcci per tentativi ed errori.

"AI in Drug Design" ist ein Buch, das die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und pharmazeutischer Forschung untersucht. Es wurde von Experten auf diesem Gebiet geschrieben und beleuchtet die innovativen Wege, auf denen KI den Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung revolutioniert.Das Buch befasst sich mit verschiedenen KI-Techniken und -Algorithmen, die in der Arzneimittelentwicklung eingesetzt werden, wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Data Mining. Es zeigt, wie diese Techniken zur Analyse großer Mengen biologischer und chemischer Daten eingesetzt werden, um die Identifizierung und Optimierung potenzieller Arzneimittelkandidaten zu beschleunigen.Die Leser erhalten Einblicke in die Anwendungen von KI bei der Identifizierung von Targets, virtuellem Screening, molekularem Docking und De-novo-Wirkstoffdesign. Die Autoren erörtern, wie KI-Algorithmen die Aktivität und Toxizität von Wirkstoffen vorhersagen können, so dass Forscher vielversprechende Kandidaten priorisieren und den Zeit- und Kostenaufwand reduzieren können, der mit herkömmlichen Trial-and-Error-Ansätzen verbunden ist.

"AI in Drug Design" is a book that explores the intersection of artificial intelligence (AI) and pharmaceutical research. Written by experts in the field, it highlights the innovative ways in which AI is revolutionizing the process of drug discovery and design.The book delves into various AI techniques and algorithms employed in drug design, such as machine learning, deep learning, and data mining. It showcases how these techniques are used to analyze vast amounts of biological and chemical data, accelerating the identification and optimization of potential drug candidates. Readers will gain insights into the applications of AI in target identification, virtual screening, molecular docking, and de novo drug design. The authors discuss how AI algorithms can predict the activity and toxicity of drug compounds, enabling researchers to prioritize promising candidates and reduce the time and cost associated with traditional trial-and-error approaches.

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Nas últimas duas décadas, as técnicas de imagiologia médica e de diagnóstico ganharam imensa atracção devido ao rápido desenvolvimento em computação, Internet, armazenamento de dados e tecnologia sem fios. O reflexo destes avanços tornou-se evidente no campo da medicina e das ciências médicas, o que permite o diagnóstico e tratamento de várias doenças de uma forma mais frutuosa. Além disso, a imagiologia médica justifica-se frequentemente no seguimento de uma doença que já é diagnosticada e tratada. As imagens médicas, como qualquer outra forma de técnicas de imagiologia, são susceptíveis ao ruído e aos artefactos. O maior desafio no processo de imagiologia médica é obter uma imagem sem perda de qualquer informação significativa. É altamente provável que as imagens obtidas possam ser corrompidas por ruídos ou artefactos durante o processo de aquisição e/ou fases posteriores de processamento. O ruído pode ser descrito como a alteração aleatória do valor original do píxel. O ruído reduz a qualidade da imagem e é especialmente significativo quando os objectos que estão a ser imageridos são pequenos e têm um contraste relativamente baixo. Assim, a desnotização das imagens médicas é indispensável e tornou-se uma fase obrigatória de pré-processamento.

Au cours des deux dernières décennies, l'imagerie médicale et les techniques de diagnostic ont acquis un immense attrait grâce au développement rapide de l'informatique, d'Internet, du stockage de données et des technologies sans fil. Le reflet de ces progrès est devenu évident dans le domaine de la médecine et des sciences médicales, ce qui permet de diagnostiquer et de traiter diverses maladies de manière plus fructueuse. En outre, l'imagerie médicale se justifie fréquemment dans le suivi d'une maladie déjà diagnostiquée et traitée. Les images médicales, comme toute autre forme de techniques d'imagerie, sont sensibles au bruit et aux artefacts. Le défi majeur dans le processus d'imagerie médicale est d'obtenir une image sans perte d'information significative. Il est fort probable que les images obtenues soient corrompues par du bruit ou des artefacts pendant le processus d'acquisition et/ou les étapes de traitement ultérieures. Le bruit peut être décrit comme la variation aléatoire de la valeur originale d'un pixel. Le bruit réduit la qualité de l'image et est particulièrement important lorsque les objets imagés sont petits et présentent un contraste relativement faible. Le débruitage des images médicales est donc indispensable et est devenu une étape obligatoire du prétraitement.

Negli ultimi due decenni, le tecniche di imaging e diagnostica medica hanno acquisito un'immensa attrattiva grazie al rapido sviluppo dell'informatica, di Internet, dell'archiviazione dei dati e della tecnologia wireless. Il riflesso di questi progressi è diventato evidente nel campo della medicina e delle scienze mediche, consentendo la diagnosi e il trattamento di varie malattie in modo più proficuo. Inoltre, le immagini mediche sono spesso giustificate nel follow-up di una malattia già diagnosticata e trattata. Le immagini mediche, come qualsiasi altra forma di tecnica di imaging, sono soggette a rumore e artefatti. La sfida principale nel processo di imaging medico è ottenere un'immagine senza perdita di informazioni significative. È molto probabile che le immagini ottenute possano essere danneggiate da rumore o artefatti durante il processo di acquisizione e/o nelle fasi successive di elaborazione. Il rumore può essere descritto come una variazione casuale del valore del pixel originale. Il rumore riduce la qualità dell'immagine ed è particolarmente significativo quando gli oggetti da riprendere sono piccoli e hanno un contrasto relativamente basso. Pertanto, il de-noising delle immagini mediche è indispensabile ed è diventato una fase obbligatoria di pre-elaborazione.

En las dos últimas décadas, las técnicas de diagnóstico e imagen médica han ganado un inmenso atractivo debido al rápido desarrollo de la informática, Internet, el almacenamiento de datos y la tecnología inalámbrica. El reflejo de estos avances se ha hecho evidente en el campo de la medicina y las ciencias médicas, lo que permite diagnosticar y tratar diversas enfermedades de forma más fructífera. Además, la imagen médica se justifica con frecuencia en el seguimiento de una enfermedad ya diagnosticada y tratada. Las imágenes médicas, como cualquier otra forma de técnicas de imagen, son susceptibles de sufrir ruido y artefactos. El mayor reto en el proceso de obtención de imágenes médicas es obtener una imagen sin pérdida de información significativa. Es muy probable que las imágenes obtenidas se vean corrompidas por el ruido o los artefactos durante el proceso de adquisición y/o las etapas posteriores de procesamiento. El ruido puede describirse como el cambio aleatorio del valor del píxel original. El ruido reduce la calidad de la imagen y es especialmente importante cuando los objetos fotografiados son pequeños y tienen un contraste relativamente bajo. Por lo tanto, la eliminación del ruido de las imágenes médicas es indispensable y se ha convertido en una etapa obligatoria de preprocesamiento.

In den letzten zwei Jahrzehnten haben medizinische Bildgebungs- und Diagnosetechniken durch die rasante Entwicklung in den Bereichen Computer, Internet, Datenspeicherung und drahtlose Technologie enorm an Attraktivität gewonnen. Diese Fortschritte haben sich im Bereich der Medizin und der medizinischen Wissenschaften niedergeschlagen und ermöglichen eine bessere Diagnose und Behandlung verschiedener Krankheiten. Darüber hinaus ist die medizinische Bildgebung häufig bei der Weiterverfolgung einer bereits diagnostizierten und behandelten Krankheit gerechtfertigt. Medizinische Bilder sind wie alle anderen bildgebenden Verfahren anfällig für Rauschen und Artefakte. Die größte Herausforderung bei der medizinischen Bildgebung besteht darin, ein Bild ohne Verlust von wichtigen Informationen zu erhalten. Es ist sehr wahrscheinlich, dass die gewonnenen Bilder während der Aufnahme und/oder der weiteren Verarbeitung durch Rauschen oder Artefakte beeinträchtigt werden. Rauschen kann als eine zufällige Veränderung des ursprünglichen Pixelwerts beschrieben werden. Rauschen mindert die Bildqualität und ist besonders dann von Bedeutung, wenn die abzubildenden Objekte klein sind und einen relativ geringen Kontrast aufweisen. Daher ist die Entrauschung medizinischer Bilder unverzichtbar und zu einem obligatorischen Vorverarbeitungsschritt geworden.

Over the past two decades, medical imaging and diagnostic techniques have gained immense attraction due to the rapid development in computing, internet, data storage and wireless technology. The reflection of these advancements has become evident in the field of medicine and medical sciences which enables the diagnosis and treatment of various diseases in a more fruitful manner. Furthermore, medical imaging is frequently justified in the follow up of a disease which is already diagnosed and treated. Medical images like any other form of imaging techniques are susceptible to noise and artifacts. The major challenge in the process of medical imaging is to obtain an image without loss of any significant information. It is highly probable that the images obtained may be corrupted by noise or artifacts during the process of acquisition and/or further processing stages. Noise can be described as the random change of the original pixel value. Noise reduces the image quality and is especially significant when the objects being imaged are small and have relatively low contrast. Hence, de-noising of medical images is indispensable and has become a mandatory pre-processing stage.

The book gives brief discussion about Japanese Encephalitis , its causes and early detection .Early and accurate diagnosis requires a high index of suspicion by both physician and radiologist.Patients of Japanese encephalitis are greatly benefited if it is detected in early stage. The early detection of Japanese encephalitis could be possible using MR imaging. This book presents the clinical and magnetic resonance imaging (MRI) findings of patients with JE.

We are living a life with full of colors and pictures we daily see, a life without sight is dark and blind people are alive with the dark lives. It¿s not like just helping a blind person to cross the road we have to do something more for them as a human being. In the current world about 40 million people suffered from blindness and about 140 million people are suffered from low vision and if we talk about India we are having the world¿s largest number of people suffering from blindness. Technology has created many pathways for the mankind. Now technology has been improved to that extent that entire human body can be controlled using a single electronic chip. Technology is also developed to introduce bionics for artificial vision. The objective of bionic eye is the same as to restore visual signal to whom suffering from eye disease. This technology can add life for their vision.