СЕГМЕНТАЦІЯ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ МЕТОДОМ ФРАКТАЛЬНОЇ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

Анотація

Обробка медичних даних є важливою складовою сучасної медичної інформатики, а використання фрактальної кластеризації, для сегментації та аналізу цих даних, відкриває нові можливості для поліпшення діагностики, прогнозування захворювань та розробки ефективних методів лікування. У цій статті ми пропонуємо огляд поточного стану досліджень у цій галузі, а також підхід до застосування фрактальної кластеризації для аналізу та сегментації медичного зображення. Такий підхід використовує математичні моделі, що будуються на основі фрактального кластерного аналізу, з метою поліпшення діагностики, прогнозування захворювань та розробки ефективних методів лікування. Використання фрактальної кластеризації дозволяє проводити комплексний аналіз медичних даних на різних рівнях. Це дозволить виявити нові закономірності та зв'язки між процесами, що відбуваються в організмі та захворюваннями. Це відкриває можливості для розробки персоналізованих методів лікування, а також допомагає в ідентифікації ризикових факторів та попередженні захворювань. Дослідження в цій галузі може сприяти створенню більш точних та ефективних систем медичної діагностики та терапії, що покращить якість медичного обслуговування та збільшить шанси на одужання пацієнтів.