Wie man mit Bildern Krankheiten erkennt

Was haben digitale Gesichtserkennungstechniken mit Mammographien oder einer Diagnose eines Herzinfarktes zu tun? Erfahren Sie wie mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und maschineller Datenanalyse Krankheiten auf die selbe Art und Weise erkannt werden können wie Ihr Gesicht.

Die Detektion von bestimmten Hirnläsionen kann heute bereits vollautomatisch (DeepMedic) erfolgen.

In der Radiologie werden zahlreiche Verfahren eingesetzt, um Bilddaten zu erzeugen. Die Computer-Tomographie basiert auf der Anwendung von Röntgenstrahlung, während die Magnetresonanz-Tomographie elektromagnetische Wellen und Magnetfelder einsetzt. Bei der Positron-Emissions-Tomographie, PET genannt, wird ein radioaktives Molekül gespritzt und detektiert. Die Analyse der so erhaltenen Daten wird eingesetzt, um Tumore zu erkennen, mögliche Herzerkrankungen zu beurteilen, das Altern des muskuloskelettalen Systems zu beschreiben, die Dichte von Hirnrezeptoren darzustellen oder den Erfolg einer Therapie zu dokumentieren. Im Radiogenomics und der Big Data Analyse schliesslich wird Information auf zellulärer Ebene mit den Bildern der Radiologie verglichen, um so neue Erkenntnisse über die Zusammenhänge zwischen den molekularen Ursachen von Erkrankungen und deren Erscheinungsformen zu erhalten.

Am Scientifica-Stand lernen Sie die Grundlagen von Machine-Learning beziehungsweise der Künstlichen Intelligenz kennen und erfahren, wie maschinelle Analyse bei der Krankheitsdiagnostik behilflich sein kann; etwa bei der automatischen Detektion von Brustkrebs in der Mammographie oder der Diagnose eines Herzinfarktes. In einer praktischen Demonstration erleben Sie, wie mit Künstlicher Intelligenz Gesichter erkannt werden. Dabei werden dieselben Algorithmen angewendet, wie bei der Bildgebung in der Medizin. Es spielt also zunächst keine Rolle, ob Gesichter oder Tumoren erkannt und bestimmt werden sollen. Aufgrund eines Portraitbildes von Ihnen kann der Computer Ihr Alter und Geschlecht bestimmen oder Ihnen verraten, ob Attraktivität vermessen werden kann.

Beteiligte:

Prof. Dr. Dr. Andreas Boss
Prof. Dr. Sebastian Kozerke
Prof. Dr. Stefanie D. Krämer
Prof. Dr. Bruno Weber