Cardiovascular Disorder Severity Analysis in Magnetic Resonance Images
Bei der Analyse des Schweregrads von Herz-Kreislauf-Erkrankungen in Magnetresonanzbildern (MRT) werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um MRT-Bilder zu analysieren und den Schweregrad von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu bewerten. Bei diesem Ansatz werden Deep-Learning-Algorithmen, wie z. B. Faltungsneuronale Netze (CNN), für die Bildanalyse, Segmentierung und Merkmalsextraktion eingesetzt.
Die Schweregradanalyse umfasst die Quantifizierung des Ausmaßes und der Lage von geschädigtem Gewebe, Verengungen von Blutgefäßen und anderen pathologischen Veränderungen im Zusammenhang mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Diese Analyse kann bei der Diagnose, Prognose und Behandlungsplanung von Patienten mit kardiovaskulären Erkrankungen helfen.
Diese Methode hat mehrere Vorteile, darunter die Fähigkeit, subtile Veränderungen in MRT-Bildern zu erkennen, die von menschlichen Beobachtern möglicherweise übersehen werden, das Potenzial, genauere und objektivere Maßstäbe für den Schweregrad der Erkrankung zu liefern, und die Möglichkeit, Daten aus elektronischen Gesundheitsakten und anderen Quellen zu integrieren.
Insgesamt hat dieser Ansatz das Potenzial, die medizinische Entscheidungsfindung zu verbessern und eine individuellere Versorgung von Patienten mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu ermöglichen und so dazu beizutragen, die Belastung für den Einzelnen und die Gesellschaft durch diese Erkrankungen zu verringern.
| ISBN: | 9787484585858 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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