Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildverarbeitung

Der Lübecker Forschungsbereich „Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildverarbeitung“ (AIMedI) entwickelt lernfähige medizinische Bildverarbeitungsmethoden zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik und Therapie. In hybriden Bildverarbeitungssystemen werden Methoden der Künstlichen Intelligenz mit medizinischen Bildverarbeitungsverfahren und Visualisierungstechniken zur ärztlichen Unterstützung kombiniert.

Im Fokus stehen maschinelle Lernverfahren und Deep Learning-Netze zur automatischen Analyse und Erkennung von verschiedenen Krankheitsmustern, Läsionen, Biomarkern, Organen, Geweben etc. in medizinischen Bildern und Bildfolgen. Die Forscherinnen und Forscher untersuchen zudem die Möglichkeiten zur bildbasierten Vorhersage des individuellen Krankheitsverlaufs und der personalisierten Risikoabschätzung zur Unterstützung bei Therapieentscheidungen mit Hilfe maschineller Lernverfahren.

Weitere Forschungs- und Entwicklungsfelder des Forschungsbereichs sind:

  • Kombinierte Nutzung von Bildern und klinischen Kontextinformationen (Anamnese, Befunde, etc.) für die verbesserte Analyse und Erkennung von Erkrankungen
  • Generierung realistischer synthetischer Trainingsbilder zur Ausweitung der Anwendungsmöglichkeiten von Deep Learning Methoden in verschiedenen medizinischen Einsatzbereichen
  • Methoden aus dem Bereich der Explainable AI, um Bildanalyseergebnisse sowie deren Entstehung transparent, erklärbar und nachvollziehbar zu machen.

Der Forschungsbereich Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildverarbeitung nutzt die langjährige Expertise und umfangreichen Erfahrungen in der Künstlichen Intelligenz und der Medizinischen Bildverarbeitung an dem von Prof. Dr. Heinz Handels geleiteten Institut für Medizinische Informatik der Universität zu Lübeck.

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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence