Interessiert daran, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Gefäßanalyse zu verbessern? Dieser Artikel schlägt eine neuartige Bildanalysemethode zur Bewertung der Restdehnung in Blutgefäßen vor, die auf die Einschränkungen traditioneller manueller Prozesse eingeht. Das System beschleunigt die Bildanalyse- und Verarbeitungstechniken und macht die Bewertung der arteriellen Restdehnung effizienter und zuverlässiger. Traditionell waren bei der Bewertung der arteriellen Restdehnung Fotografie, Filmentwicklung, großformatiger Fotodruck und Digitalisierung erforderlich, was Tage dauerte. Der halbautomatische Betrieb bewertet die Werte der Restdehnung und basiert auf einer entwickelten JAVA-Anwendung, um die Portabilität zu gewährleisten. Die Verwendung der bildbasierten Bewertungstechnik wird durch den Vergleich der mit Fotografien und einem Digitalisiertablett bewerteten arteriellen Restdehnung validiert. Diese JAVA-basierte Anwendung automatisiert einen Großteil des Prozesses und ermöglicht einen halbautomatischen Betrieb. Die Forschung hebt die bedeutenden Fortschritte bei der genauen Messung der arteriellen Restdehnung bei gleichzeitiger drastischer Zeitreduzierung hervor. Sie stellt eine signifikante Verbesserung bei der Bewertung der vaskulären Biomechanik dar und trägt zu einem besseren Verständnis des Herz-Kreislauf-Gewebes bei.
Dieser im International Journal on Artificial Intelligence Tools veröffentlichte Artikel passt zum Fokus des Journals auf künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen. Durch die Präsentation einer bildbasierten Bewertungstechnik für die vaskuläre Restdehnung trägt die Forschung zur Entwicklung von KI-gestützten Werkzeugen für die medizinische Bildgebung und -analyse bei, was mit dem Rahmen des Journals übereinstimmt.