Die Erkennung von Knochenkrebs mithilfe von Bildverarbeitungstechniken ist ein vielversprechendes Forschungsgebiet, das in verschiedenen Studien untersucht wird. Eine Studie ergab, dass die Verwendung von GGD-Analyse bei der Diagnose von Knochenkrebs hilfreich sein kann. Andere Studien konzentrieren sich darauf, Knochenkrebs mithilfe von Bildsegmentierungstechniken aus Röntgen- und MRT-Bildern zu erkennen. Deep-Learning-Algorithmen haben auch gezeigt, dass sie die Leistung von Radiologen bei der Erkennung von Knochenmetastasen verbessern können.
Verschiedene Ansätze zur Erkennung von Knochenkrebs umfassen die Verwendung von SVM-basierten Algorithmen, maschinellem Lernen, Canny-Operatoren zur Kantenerkennung und Klassifikationstechniken wie Kmeans und KNN. Zudem wurden Modelle wie AlexNet und VGG16 zur Erkennung von Knochenkrebs eingesetzt, was vielversprechende Ergebnisse liefert. Künstliche Intelligenz und Deep Learning spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Diagnose von Knochenkrebs durch Bildverarbeitung.
Darüber hinaus werden verschiedene Bildgebungstechniken wie MRI, CT und Röntgenaufnahmen in der Differentialdiagnose von gutartigen und bösartigen Knochenläsionen eingesetzt. Diese verschiedenen Ansätze und Technologien tragen zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der Knochenkrebsdiagnose bei. Forschungsarbeiten zeigen auch, dass Algorithmen basierend auf tiefen neuronalen Netzwerken und Bildverarbeitungstechniken vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung von Knochenkrebs liefern können.
Insgesamt haben Studien gezeigt, dass die Kombination von Bildverarbeitungstechniken, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz die Diagnose von Knochenkrebs verbessern kann. Zukünftige Forschung wird sich wahrscheinlich weiterhin auf die Entwicklung und Validierung von Bildverarbeitungsalgorithmen für die Knochenkrebsdiagnose konzentrieren, um die Früherkennung und Behandlung dieser lebensbedrohlichen Erkrankung zu verbessern.