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Klassifizierung von Hirntumoren mit Deep Learning

Harsh Jindal, Atul Jha, Vaibhav Singh
Im wachsenden Zeitalter der verschiedenen Krankheiten und insbesondere des Hirntumors ist die automatische Differenzierung von Krankheitsbildern ein wahrer Segen. Diese Technologie hilft bei der Diagnose, der Wachstumsbeobachtung und auch bei der Bewältigung der Krankheit. Der Hirntumor ist eine der schwierigsten Krankheiten in der medizinischen Wissenschaft. Eine effiziente und wirksame Analyse ist für den Strahlentherapeuten in der Frühphase des Tumorwachstums oft ein zentrales Anliegen. Die histologische Einstufung, unterstützt durch einen stereotaktischen diagnostischen Test, ist der Goldstandard und damit die Konvention für die Ermittlung des Grades eines Hirntumors. Bei der Biopsie bohrt der Chirurg ein kleines Loch in den Tumor, aus dem das Gewebe entnommen wird. Es gibt mehrere Risikofaktoren, die mit dem diagnostischen Test verbunden sind, wie Blutungen aus dem Tumor und Infektionen im Gehirn, Krampfanfälle, schwere Migräne, Schlaganfall, Koma und sogar Tod. Das größte Problem bei der stereotaktischen Biopsie ist jedoch, dass sie nicht zu 100 % genau ist, was zu einem schweren Diagnosefehler und einer falschen klinischen Behandlung der Krankheit führen kann.
Autor: Jindal, Harsh Jha, Atul Singh, Vaibhav
EAN: 9786205011027
Seitenzahl: 112
Produktart: kartoniert, broschiert
Verlag: Verlag Unser Wissen
Untertitel: Tiefenanalyse von Gehirntumoren mit Hilfe von Deep Learning
Schlagworte: Deep Learning Hirntumor AI Klassifizierung
Größe: 220 × 150 × 7
Gewicht: 166 g