Classification des tumeurs cérébrales à l'aide de l'apprentissage en profondeur

ISBN-13: 9786205011287 / Francuski / Miękka / 112 str.

Harsh Jindal; Atul Jha; Vaibhav Singh

Opis

À une époque où les maladies sont de plus en plus nombreuses, notamment les tumeurs cérébrales, la différenciation automatique des tableaux cliniques est une véritable bénédiction. Cette technologie aide au diagnostic, à l'observation de la croissance et permet également de s'attaquer à la maladie. La tumeur cérébrale est l'une des maladies les plus rigoureuses de la science médicale. Une analyse efficace et efficiente est souvent une préoccupation essentielle pour le radiothérapeute dans la partie prématurée de la croissance tumorale. Le classement histologique, étayé par un test de diagnostic stéréotaxique, est la règle d'or et donc la convention pour le travail de détection du grade d'une tumeur cérébrale. La procédure de biopsie nécessite que le chirurgien opère un petit trou dans le cerveau afin de prélever le tissu. Il existe plusieurs facteurs de risque liés au test de diagnostic, ainsi qu'une hémorragie de l'excroissance et du cerveau provoquant une infection, des convulsions, une migraine sévère, un accident vasculaire cérébral, un coma, voire la mort. Cependant, la biopsie stéréotaxique n'est pas précise à 100 %, ce qui peut entraîner une erreur de diagnostic grave suivie d'une mauvaise gestion clinique de la maladie.

O autorze

Nous sommes une équipe de 3 auteurs étudiant le sujet des tumeurs cérébrales et nous sommes tombés sur leur mise à jour avec l'apprentissage profond en pensant à vous présenter le concept d'apprentissage profond...Nous tenons à remercier Mme Sugandha Sharma pour nous avoir aidés et encadrés dans ce domaine.