Dieses Buch stellt ein bahnbrechendes KI-gesteuertes Framework für die schnelle Beurteilung der Bildgebung des Gehirns bei akuten neurologischen Erkrankungen wie Schlaganfall, traumatischen Verletzungen und Blutungen vor. Durch die Kombination von Deep Learning, Edge Computing und multimodaler Datenfusion ermöglicht ARIA-NET eine Entscheidungsunterstützung in Echtzeit für Notärzte und Neurologen. Das Buch untersucht die adaptive Architektur, Echtzeitoptimierung und klinische Workflow-Integration des Systems und bietet sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Implementierungsstrategien. Anhand von Fallstudien und algorithmischer Analyse wird hervorgehoben, wie intelligente Bildgebungsanalysen Diagnoseverzögerungen reduzieren, die Behandlungspräzision verbessern und letztendlich die Überlebensraten der Patienten verbessern können. Dieser Band richtet sich an biomedizinische Ingenieure, Informatiker und Kliniker und schließt die Lücke zwischen Computational Neuroscience und Notfallmedizin.