Vigtigheden af ​​Computer-Aided Diagnose i Dagens World

Computer er en af ​​de mest nyttige værktøjer i dagens verden, og det har sin betydning i hver eneste sektor. I dag, uden computer, intet arbejde er mulig. Medtagelsen af ​​computer til sundhedssektoren har været en stadig voksende proces og nu bliver det et nyttigt og obligatorisk redskab i behandlingen af ​​patienter. Praktisk, alle aspekter af diagnosen processen, på en eller anden måde inkorporerer hjælp af computere fra elektroniske patientjournaler, medicinsk billedsprog og laboratoriearbejde og så videre. I radiologi, computerstøttet diagnose (CAD) er procedurer i medicin, der hjælper læger i fortolkningen af ​​medicinske billeder. Gennemførelse billeddannelsesteknikker i røntgen, MRI, osv, hjælper CAD-system til at scanne digitale billeder. Dette system er normalt begrænset til at gøre iøjnefaldende strukturer og sektioner. CAD vil tjene som et værktøj i det, der kaldes Evidensbaseret klinisk beslutningsstøtte.

Computer Aided diagnose er en relativt unge tværfaglig teknologi kombinerer elementer af kunstig intelligens og digital billedbehandling procession med radiologisk billede forarbejdning. Et karakteristisk anvendelse af CAD er påvisning af en tumor. For eksempel, nogle sundhed fast og hospitaler bruger CAD til at understøtte forebyggende lægeundersøgelser i mammografi, påvisning af polypper i tyktarmen og lungekræft. Med CAD-værktøj, der kombinerer alle de relevante data til støtte i diagnosticering proces, der ikke længere vil være en mangel på koordinering mellem alle de relevante resultater. Alle registreringer af patienter og kliniske forsøg, tidsskriftartikler spiller en vigtig rolle i diagnosticering og behandling proces. Med den store mængde af viden har vi i dag ingen tegn og symptomer på sygdomme er det ikke længere rentabelt at diagnosticere og behandle en patient blot på grundlag af symptomer, de udviser den dag, de ses.

Disse dage, computerstøttet diagnose i medicinsk billedbehandling spiller en stor rolle i påvisning og diagnosticering af mange sygdomme. Fra anatomiske oplysninger til de molekylære og cellulære udtryk, medicinsk billedbehandling giver direkte visualisering betyder at se gennem den menneskelige krop og observere minut anatomiske forandringer og biologiske processer er karakteriseret ved forskellige fysiske og biologiske parametre. Men på grund af forskellige subjektive faktorer og begrænset analyse tid og værktøjer, er det helt almindeligt, at forskellige læger kan komme op med forskellige fortolkninger, hvilket fører til forskellige diagnoser. Desuden for det samme sæt af medicinsk billedbehandling, kan en læge giver forskellige diagnose resultater på forskellige tidspunkter.

De udtrukne funktioner kan nu integreres i en diagnose ved hjælp af en beslutningsproces algoritme , med valg, der spænder fra regelbaserede modeller til den traditionelle statistiske analyse til de mere populære kunstig intelligens teknikker, såsom neurale netværk og genetiske algoritmer. Ved anvendelse af computerstøttet diagnose i billeddiagnostik, er input generation proces automatiseret og for at det er reproducerbar og energisk. Nogle af teknikkerne repræsenterer tekstur på grundlag af de spektrale egenskaber af et billede. Andre er model teknikker, der analyserer tekstur ved at identificere en passende model, der afspejler den forhåndsviden om den type billeder, der skal analyseres. Der er stoflige egenskaber, der beskriver lokale billedfiler statistikker og andre, der beskriver globale statistikker.