KI und Bildverarbeitung zur Unterstützung medizinischer Entscheidungen: Früherkennung des Keratokons

Die Ziele der in diesem Buch vorgestellten Arbeiten konzentrierten sich auf die Erforschung künstlicher Intelligenz in Verbindung mit der Bildverarbeitung zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bei der Früherkennung des Keratokons. Zunächst heben wir den Beitrag von Techniken des maschinellen Lernens zur Analyse medizinischer Bilder hervor und belegen deren Relevanz und Wirksamkeit für die Früherkennung des Keratokons, einer fortschreitenden Hornhauterkrankung, die eine zuverlässige und frühzeitige Erkennung erfordert. In einem zweiten Schritt zeigen wir, dass Deep-Learning-Ansätze, insbesondere solche auf der Grundlage konvolutioneller neuronaler Netze, eine überlegene Leistung bei der automatisierten Klassifizierung medizinischer Bilder bieten und gleichzeitig die Erzeugung synthetischer Bilder ermöglichen, um Datenbanken zu erweitern und die Robustheit der Modelle zu verbessern. All diese Beiträge unterstreichen das beträchtliche Potenzial von Methoden der künstlichen Intelligenz, die diagnostische Genauigkeit zu steigern, die Interpretation medizinischer Bilder zu optimieren und die klinische Entscheidungsfindung wirksam zu unterstützen.