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

Unser Projekt zielt darauf ab, die Möglichkeiten der modernen Medizintechnik zu nutzen, um die Diagnose und Behandlung von Hirntumoren zu verbessern. Wir setzen Ultraschalltechnologie in Verbindung mit fortschrittlichen Rechenmethoden ein, um eine präzisere und effizientere Erkennung von Hirntumoren zu ermöglichen.

Die Verwendung von Ultraschall bietet den Vorteil, dass es eine nicht-invasive und kostengünstige Bildgebungsmethode ist, die für Patienten gut verträglich ist. Durch die Entwicklung und Anwendung von Evolutionären Algorithmen können wir komplexe Perfusionsmodelle im Hirngewebe approximieren, die charakteristisch für Tumore sind. Diese Modelle ermöglichen es uns, nicht nur die strukturellen Veränderungen im Gehirn zu visualisieren, sondern auch die Durchblutungsmuster zu analysieren, die wichtige Informationen über das Tumorwachstum liefern können.

Unser Ansatz bietet eine wertvolle Unterstützung während chirurgischer Eingriffe. Durch die Integration unserer Ultraschallgestützten Perfusionsmodell-Approximation können Chirurgen während der Operation präzise Informationen über die Lage und Ausdehnung des Tumors erhalten. Dies kann dazu beitragen, chirurgische Eingriffe präziser und effektiver zu gestalten, indem sie die Möglichkeit bieten, Tumore genauer zu lokalisieren und gesundes Gewebe zu schonen.

Insgesamt verspricht unser Projekt, die Behandlung von Hirntumoren zu verbessern, indem es innovative Technologien und fortschrittliche Rechenmethoden kombiniert, um präzise Diagnosen zu ermöglichen und die Effektivität chirurgischer Eingriffe zu erhöhen.

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Technologien

C / C++