Un nuovo approccio di apprendimento profondo per il rilevamento dei tumori cerebrali - R, Bhavani;R, Subraja;T, Malathy
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I tumori cerebrali rappresentano un ostacolo considerevole nel campo dell'assistenza sanitaria e richiedono una diagnosi accurata e tempestiva per ottenere una terapia efficace e migliorare i risultati dei pazienti. La risonanza magnetica (RM) e la tomografia computerizzata (TC) sono tecniche cruciali per l'identificazione dei tumori cerebrali, e ogni metodo offre vantaggi unici. Tuttavia, dipendere esclusivamente da una modalità può limitare la precisione della diagnosi. Questo progetto presenta un metodo innovativo che integra la risonanza magnetica e la tomografia computerizzata per…mehr

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Produktbeschreibung
I tumori cerebrali rappresentano un ostacolo considerevole nel campo dell'assistenza sanitaria e richiedono una diagnosi accurata e tempestiva per ottenere una terapia efficace e migliorare i risultati dei pazienti. La risonanza magnetica (RM) e la tomografia computerizzata (TC) sono tecniche cruciali per l'identificazione dei tumori cerebrali, e ogni metodo offre vantaggi unici. Tuttavia, dipendere esclusivamente da una modalità può limitare la precisione della diagnosi. Questo progetto presenta un metodo innovativo che integra la risonanza magnetica e la tomografia computerizzata per migliorare l'individuazione e la categorizzazione dei tumori cerebrali. Utilizzando una rete neurale a convoluzione a 13 strati e algoritmi di fusione delle immagini, il nostro approccio cerca di combinare i vantaggi di entrambe le modalità, riducendo i rispettivi svantaggi. Il flusso di lavoro prevede il caricamento di scansioni MRI e CT su un'interfaccia, dove una rete neurale convoluzionale (CNN) applica l'algoritmo di fusione delle immagini nel backend. Il risultato della classificazione rivela l'esistenza, la natura o l'assenza di un tumore. Inoltre, i risultati possono essere ottenuti tramite un sito web o un'applicazione mobile, rendendo più semplice ed efficace la diagnosi dei pazienti da parte degli operatori sanitari.
Autorenporträt
La dott.ssa R.BHAVANI ha conseguito il Master of Engineering (M.E) in Elettronica Applicata presso la Sathyabama University di Chennai nel periodo 2004-2006. In precedenza ha conseguito il B.E in ECE presso il Magna College of Engineering, nell'anno 2003 a Chennai. I suoi interessi di ricerca ruotano principalmente intorno all'elaborazione di immagini digitali, ai circuiti logici digitali e al ML.