Hirntumor-Segmentierungsmethoden
Multi-Modell-Segmentierungs-Ansatz
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Medizinische Bildverarbeitungstechniken erleichtern die genaue Diagnose und Behandlung von Patienten, indem sie medizinische Bilder für die quantitative Analyse und bessere Visualisierung verwenden. Die computergestützten Diagnosesysteme (CAD) sind ein leistungsfähiges Instrument für Radiologen bei der Erkennung von Krankheiten. Die Magnetresonanztomographie (MRT) liefert eine Fülle von Informationen über die Anatomie der Weichteile und hilft bei der Diagnose von Anomalien im Gehirn. Heutzutage spielt die Segmentierung von Hirngewebe und Tumoren eine unverzichtbare Rolle in der medizinis...
Medizinische Bildverarbeitungstechniken erleichtern die genaue Diagnose und Behandlung von Patienten, indem sie medizinische Bilder für die quantitative Analyse und bessere Visualisierung verwenden. Die computergestützten Diagnosesysteme (CAD) sind ein leistungsfähiges Instrument für Radiologen bei der Erkennung von Krankheiten. Die Magnetresonanztomographie (MRT) liefert eine Fülle von Informationen über die Anatomie der Weichteile und hilft bei der Diagnose von Anomalien im Gehirn. Heutzutage spielt die Segmentierung von Hirngewebe und Tumoren eine unverzichtbare Rolle in der medizinischen Bildverarbeitung. Dieses Buch befasst sich mit der Entwicklung automatischer Methoden zur Segmentierung von Hirngewebe und Tumoren in MRT-Kopfscans. Die vorgeschlagenen Methoden lassen sich in drei Phasen unterteilen, nämlich Gewebesegmentierung, Erkennung von Anomalien und Tumorsegmentierung in MRT-Kopfscans. Der letzte Abschnitt dieses Buches befasst sich mit der Entwicklung eines automatisierten Entscheidungshilfesystems, das bei der Segmentierung von Hirngewebe und Tumoren in MRT-Kopfscans hilft. Dieses System bietet die Möglichkeit, alle entwickelten Methoden zur Schwellenwertbildung, Tumorerkennung und Tumorsegmentierung zu bewerten.
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