Ultraschallgestützte Perfusionsmodell-Approximation für die Erkennung von Hirntumoren mittels evolutionärer Algorithmen

Entwicklung eines innovativen Ansatzes zur Diagnose und Behandlung von Hirntumoren durch die Kombination von Ultraschalltechnologie und fortschrittlichen Rechenmethoden. Mithilfe evolutionärer Algorithmen wurden komplexe Perfusionsmodelle im Hirngewebe approximiert, die wertvolle Informationen über Tumorwachstum liefern.

Die Nutzung von Ultraschall bietet den Vorteil einer nicht-invasiven, kosteneffizienten und patientenfreundlichen Bildgebung. Durch die Kombination mit algorithmischen Methoden können nicht nur strukturelle Veränderungen sichtbar gemacht, sondern auch Durchblutungsmuster analysiert werden, die entscheidende Hinweise auf das Tumorwachstum liefern.

Ein zentraler Aspekt des Projekts war die intraoperative Unterstützung. Durch die Integration der ultraschallgestützten Perfusionsmodell-Approximation erhalten Chirurgen präzise Informationen über Lage und Ausdehnung des Tumors während der Operation. Dies ermöglicht eine exakte Tumorlokalisation und schont gesundes Gewebe, wodurch die chirurgische Präzision und Effektivität deutlich gesteigert werden.

Insgesamt verbessert der Ansatz die Behandlung von Hirntumoren, indem innovative Technologien und fortschrittliche Rechenmethoden kombiniert werden, um präzisere Diagnosen zu ermöglichen und die Effektivität chirurgischer Eingriffe zu erhöhen.

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Technologien

C / C++