Ultraschallbildanalyse zur Erkennung und Untersuchung von Nierensteinen

Der Einsatz von Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Technologien hat sich bei der Analyse von Nieren-Ultraschallbildern zur Erkennung von Nierensteinproblemen als äußerst effizient erwiesen. Die Motivation für diese Forschung ist die weltweit steigende Prävalenz von Nierenerkrankungen, die ein ernstes Gesundheitsproblem darstellen. Die Studie konzentriert sich auf Nierensteine, eine häufige und schmerzhafte Erkrankung, die eine rechtzeitige und genaue Diagnose erfordert. Die Ultraschallbildgebung, die wegen ihrer nicht-invasiven, strahlungsfreien und kostengünstigen Natur bevorzugt wird, leidet oft unter Speckle-Rauschen und geringem Kontrast, was die genaue Identifizierung und Klassifizierung von Nierensteinen erschwert. Dies unterstreicht den Bedarf an verbesserten Bildverarbeitungstechniken, um die Qualität und den diagnostischen Wert von Ultraschallbildern zu erhöhen. Durch einen umfassenden Ansatz, der Bilderfassung, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifizierung umfasst, soll ein automatisches System zur zuverlässigen und genauen Nierensteinerkennung entwickelt werden. Ziel ist es, ein robustes computergestütztes Erkennungssystem zu schaffen, das medizinisches Fachpersonal unterstützt, indem es den diagnostischen Aufwand verringert, Fehler minimiert und die Effizienz der Steinerkennung erhöht.

Autorentext

Gurjeet Kaur est une universitaire et une chercheuse de renom dans le domaine de l'informatique, reconnue pour son expertise en intelligence artificielle, en traitement d'images et en applications d'imagerie médicale. Elle a obtenu son doctorat en informatique à l'université de Punjabi, Patiala, Punjab, Inde.