KI: Segmentierung von Lungen-CT-Bildern in Rekordzeit

Innovativer Ansatz zur Diagnostik von Lungenverletzungen
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Segmentierung einer Lunge mit Hilfe von KI
Segmentierung einer Lunge mit Hilfe von KI © Visualisierung: WHZ/Espig
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Forscherinnen und Forschern ist es nun gelungen, die Segmentierung von Lungen-CT-Bildern, die ein essenzieller Schritt in der Diagnostik schwerer Lungenverletzungen ist, in Sekunden zuverlässig durchzuführen.

Das Forscherteam der Data Science Research Group an der WHZ, angeführt von Prof. Mike Espig, hat in enger Zusammenarbeit mit Prof. Andreas Reske, Chefarzt am Heinrich-Braun-Klinikum Zwickau, einen innovativen Ansatz zur Diagnostik von Lungenverletzungen vorgestellt. Das herkömmliche Verfahren der Segmentierung kann bis zu drei Stunden beanspruchen. Mittels modernster KI-Methoden wurde nun ein Algorithmus entwickelt, der die Segmentierung von Lungen-CT-Bildern in nur neun bis 14 Sekunden ermöglicht und dabei die erforderliche Präzision gewährleistet.

Finale Behandlungsentscheidung trifft der Arzt

„Die künstliche Intelligenz arbeitet sehr zuverlässig. Sie versucht, die Fähigkeit des Arztes auf Grundlage von medizinischen Daten zu imitieren und so seinen Arbeitsalltag zu erleichtern. Sie ist, war und bleibt aber immer nur eine Verlängerung der Fähigkeiten des Menschen. Die finale Entscheidung über die Behandlung trifft immer der Arzt“, erklärt Espig. „Die KI erlaubt uns, das anatomische Wissen, das man benötigt, um CT-Bilder zu segmentieren mit Erfahrungen und Informationen aus vorangegangenen Segmentierungen zu verbinden, was die Diagnostik enorm beschleunigt“, erklärt Prof. Andreas Reske.

Hier gibt es ein Video über das Forschungsprojekt.

Quelle: idw/Westsächsische Hochschule Zwickau

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