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Esta revisión profundiza en la fusión del aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes médicas y el modelado computacional para detectar y clasificar aneurismas cerebrales. Comienza con una visión general de los principios del aprendizaje automático en el diagnóstico médico, centrándose específicamente en los aneurismas cerebrales. A continuación, se exploran técnicas esenciales en el procesamiento de imágenes médicas, destacando su papel en el perfeccionamiento de la precisión diagnóstica.Se hace hincapié en la importancia de la detección precoz, destacando su impacto crítico en la reducción de los riesgos asociados a los aneurismas cerebrales. Se discuten las complejidades de la segmentación de imágenes, abarcando diversos métodos como los enfoques basados en regiones y en límites. Las técnicas de extracción de características se explican por su papel crucial en el perfeccionamiento de la precisión diagnóstica, acompañadas de estudios de casos reales que muestran su eficacia en entornos clínicos. La revisión concluye con una exploración de los sistemas de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) y los modelos matemáticos, mostrando su integración y sinergias con la experiencia clínica. Esta sección final subraya el potencial de los modelos computacionales para revolucionar las prácticas de detección y clasificación de aneurismas cerebrales.
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