Non-Invasive Delineation of BCC Tumors using Patient-Specific Neural Networks and Photoacoustic Imaging
Vi lever i en tid av förändring, en tid där artificiell intelligens tar sina första riktiga vingslag med hela världen framför sig. Denna tid har ofta kallats för "AI-revolutionen" där potentialen för AI verkar gränslös. Det är en potential som även existerar inom den medicinska fronten vilket är något som detta projekt bygger på. Bland individer med ljusare hy är basalcellscancer (BCC) In this thesis we investigate the possibility of delineating basal cell carcinoma using photoacoustic imaging and patient-specific neural networks. Basal cell carcinoma is the most common type of cancer in lighter-skinned individuals and the current methods for determining the extent of the tumor are invasive and time-consuming. Photoacoustic imaging allows for detailed subsurface imaging at multi
