Projekt

Fortschritte im Computersehen basierend auf „Deep Learning“ haben zusammen mit umfangreichen Trainingsdatenbanken wie ImageNet in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. In der Tat wird für Aufgaben wie die Klassifikation von natürlichen Bildern inzwischen teilweise eine sogenannte „superhuman performance“ erreicht. Mit einer mächtigen hierarchischen Repräsentation von visuellem Kontext können „Deep Learning“ Methoden auch auf medizinischen Bildern angewendet werden und dort die Erkennung und Segmentierung von anatomischen und pathologischen Strukturen verbessern. Allerdings werden dabei meistens suboptimale Suchstrategien wie „brute force“, d.h. das komplette Abtasten des Bildes, verwendet. Im hier definierten Projekt sollen neuartige Ansätze des maschinellen Lernens weiter verfolgt werden, um die Erkennung von Lungenkrebs und anderen Krankheiten in medizinischen Lungenbildern zu unterstützen.