Diese Übersichtsarbeit befasst sich mit der Verschmelzung von maschinellem Lernen, medizinischer Bildverarbeitung und computergestützter Modellierung zur Erkennung und Klassifizierung von zerebralen Aneurysmen. Er beginnt mit einem Überblick über die Prinzipien des maschinellen Lernens in der medizinischen Diagnostik und konzentriert sich dabei speziell auf zerebrale Aneurysmen.

Anschließend werden wesentliche Techniken der medizinischen Bildverarbeitung untersucht, wobei ihre Rolle bei der Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit hervorgehoben wird. Die Bedeutung der Früherkennung wird hervorgehoben und ihr entscheidender Einfluss auf die Verringerung der mit zerebralen Aneurysmen verbundenen Risiken betont.

Die Komplexität der Bildsegmentierung wird erörtert, wobei verschiedene Methoden wie regionenbasierte und grenzwertbasierte Ansätze behandelt werden. Techniken zur Merkmalsextraktion werden aufgrund ihrer entscheidenden Rolle bei der Verfeinerung der diagnostischen Präzision erläutert, begleitet von Fallstudien aus der Praxis, die ihre Wirksamkeit im klinischen Umfeld aufzeigen.

Die Übersicht schließt mit einer Untersuchung computergestützter Diagnosesysteme (CAD) und mathematischer Modellierung, die deren Integration und Synergien mit klinischem Fachwissen aufzeigen. Dieser letzte Abschnitt unterstreicht das Potenzial von Computermodellen, die Verfahren zur Erkennung und Klassifizierung von zerebralen Aneurysmen zu revolutionieren.

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