Klassifizierung von Hirntumoren mit Deep Learning

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.

Autorentext

Saluti! Sono Harsh Jindal, e prospero all'incrocio tra curiosità e innovazione. Come appassionato di informatica, ho intrapreso un viaggio pieno di esperienze diverse e di crescita profonda nella ricerca e ho sviluppato più di 5 brevetti e più di 30 articoli di ricerca con 4 premi.