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Ultrasound Nerve Segmentation and Injury Detection Using Deep Learning

  • 2026
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:

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Abstract

Dieses Kapitel untersucht den Einsatz tiefer Lerntechniken, insbesondere konvolutionaler neuronaler Netzwerke (CNNs) wie U-Net, zur Segmentierung von Ultraschallnerven und zur Erkennung von Verletzungen. Der Text beginnt mit einer Einführung in die Bedeutung der Nervensegmentierung und der Erkennung von Verletzungen in der medizinischen Bildgebung und unterstreicht die Grenzen traditioneller Methoden. Eine Literaturübersicht diskutiert verschiedene Studien, die U-Net und andere Deep-Learning-Modelle auf die Segmentierung von Ultraschallnerven angewandt haben, und betont die Genauigkeit und Effizienz dieser Ansätze. Die vorgeschlagene Methodik umfasst Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Evaluierung, wobei der Schwerpunkt auf präziser Nervensegmentierung und Schadenserkennung liegt. Die Ergebnisse zeigen die Effektivität der vorgeschlagenen Methode bei der Identifizierung von Nervenstrukturen und der Erkennung von Verletzungen, mit möglichen Anwendungen in der Frühdiagnose und verbesserter Patientenversorgung. Das Kapitel schließt mit der Diskussion der umfassenderen Implikationen dieser Ergebnisse und des Potenzials für zukünftige Forschung auf diesem Gebiet.

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Titel
Ultrasound Nerve Segmentation and Injury Detection Using Deep Learning
Verfasst von
Parige Deepthi Priya
Kagitha Karthik
Vinjamuri Satya Sri Madhurya
Nakshatra Sriramoju
P. Chandini
J. Adilakshmi
Copyright-Jahr
2026
Verlag
Springer Nature Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-95-0269-1_62
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