Ein neuartiger Deep Learning-Ansatz zur Erkennung von Hirntumoren

Hirntumore stellen im Gesundheitswesen erhebliche Hindernisse dar, die eine genaue und schnelle Diagnose erfordern, um eine wirksame Therapie zu erm glichen und die Ergebnisse f r die Patienten zu verbessern. Die Magnetresonanztomographie (MRT) und die Computertomographie (CT) sind entscheidende Techniken zur Identifizierung von Hirntumoren, wobei jede Methode einzigartige Vorteile bietet. Wenn man sich jedoch ausschlie lich auf ein Verfahren verl sst, kann die Genauigkeit der Diagnose eingeschr nkt sein. In diesem Projekt wird eine neuartige Methode vorgestellt, die MRT- und CT-Scans integriert, um die Erkennung und Kategorisierung von Hirntumoren zu verbessern. Durch den Einsatz eines 13-schichtigen neuronalen Faltungsnetzwerks und von Bildfusionsalgorithmen versucht unser Ansatz, die Vorteile beider Modalit ten zu kombinieren und ihre jeweiligen Nachteile zu verringern. Der Arbeitsablauf umfasst das Hochladen von MRT- und CT-Scans auf eine Schnittstelle, auf der ein Convolutional Neural Network (CNN) einen Bildfusionsalgorithmus im Backend anwendet. Das Ergebnis der Klassifizierung gibt Aufschluss ber das Vorhandensein, die Art oder das Fehlen eines Tumors. Dar ber hinaus k nnen die Ergebnisse ber eine Website oder eine mobile App abgerufen werden, was die Diagnose von Patienten f r das medizinische Fachpersonal einfacher und effektiver macht. Diese Forschungsarbeit zielt darauf ab, die Effizienz und Pr zision von BHs zu verbessern.