1. Computational Intelligence for Brain Tumors Detection

Dieses Kapitel geht der entscheidenden Rolle der Magnetresonanztomographie (MRI) bei der Erkennung und Diagnose von Hirntumoren nach. Er führt das Konzept der computergestützten Erkennung (CAD) ein, die Radiologen durch die Bereitstellung von "Zweitmeinungen" durch dedizierte Computeralgorithmen unterstützt. Das Kapitel beleuchtet die Herausforderungen und offenen Probleme in CAD-Systemen für MRT-Bilder des menschlichen Gehirns und betont das Potenzial von computergestützter Intelligenz (CI) und künstlicher Intelligenz (KI) bei der Bewältigung dieser Probleme. Es werden verschiedene CI-Paradigmen und -Modelle diskutiert, darunter Kognitive Computertechnologie, Neuronale Computertechnologie und Deep Learning sowie deren Anwendungen in der intelligenten Gesundheitsinformatik. Das Kapitel untersucht auch den Einsatz von Deep-Learning-Methoden in der medizinischen Bildgebung des menschlichen Gehirns, wobei der Schwerpunkt auf der Erkennung und Klassifizierung von Hirntumoren liegt. Praktische Anwendungen von CI-Techniken in der Hirntumordiagnose werden vorgestellt und die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit dieser Methoden aufgezeigt. Das Kapitel schließt mit der Empfehlung von Kooperationen zwischen Ärzten und KI-Gemeinschaften zur Entwicklung effizienter Computersysteme für medizinische Zwecke und betont die Schlüsselrolle von CI-Techniken bei der Entwicklung robuster und effizienter intelligenter Gesundheitssysteme.