Этот обзор посвящен объединению машинного обучения, обработки медицинских изображений и вычислительного моделирования для обнаружения и классификации церебральных аневризм. Он начинается с обзора принципов машинного обучения в медицинской диагностике с особым акцентом на церебральные аневризмы.

Затем рассматриваются основные методы обработки медицинских изображений, подчеркивается их роль в повышении точности диагностики. Подчеркивается важность раннего обнаружения и его решающее влияние на снижение рисков, связанных с церебральными аневризмами.

Обсуждаются сложности сегментации изображений, рассматриваются различные методы, такие как подходы на основе областей и границ. Методы извлечения признаков раскрывают их важнейшую роль в повышении точности диагностики и сопровождаются реальными примерами, демонстрирующими их эффективность в клинических условиях.

Обзор завершается изучением систем автоматизированной диагностики (САПР) и математического моделирования, демонстрируя их интеграцию и синергию с клинической экспертизой. В заключительном разделе подчеркивается потенциал вычислительных моделей для революционного изменения практики обнаружения и классификации церебральных аневризм.

. .