Intelligente Systeme für die biomedizinische Signal- und Bildverarbeitung
Künstliche Intelligenz in der biomedizinischen Signal- und Bildverarbeitung: Techniken und Anwendungen
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Biomedizinische Signale sind einer der wichtigsten Parameter im Bereich der Erkennung und Diagnose; daher müssen Ärzte, Forscher und klinische Ausbilder mit diesen Signalen vertraut sein. Diese Signale werden durch ein Elektroenzephalogramm (EEG) überwacht und sind hilfreich bei der Erkennung und Diagnose verschiedener neurologischer Krankheiten wie epileptischer Anfälle, Darmtumor, Tumor des zentralen Nervensystems usw. Früher wurden die Gehirnströme zur Erkennung von Krankheiten manuell analysiert und validiert , was sehr zeitaufwändig war und eine kontinuierliche menschliche Beobacht...
Biomedizinische Signale sind einer der wichtigsten Parameter im Bereich der Erkennung und Diagnose; daher müssen Ärzte, Forscher und klinische Ausbilder mit diesen Signalen vertraut sein. Diese Signale werden durch ein Elektroenzephalogramm (EEG) überwacht und sind hilfreich bei der Erkennung und Diagnose verschiedener neurologischer Krankheiten wie epileptischer Anfälle, Darmtumor, Tumor des zentralen Nervensystems usw. Früher wurden die Gehirnströme zur Erkennung von Krankheiten manuell analysiert und validiert , was sehr zeitaufwändig war und eine kontinuierliche menschliche Beobachtung erforderte . Daher ist die automatische Diagnose dieser neuronalen Störungen durch Computer auf der Grundlage der EEG-Analyse eine vorteilhafte Praxis, die die Erkennungsrate erhöht, die Diagnose beschleunigt und den Ärzten eine stundenlange EEG-Untersuchungerspart .
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