Die Segmentierung von Lungen-CT-Bildern – ein essenzieller Schritt für die Diagnose von schweren Lungenverletzungen, jedoch sehr zeitaufwändig. Dank künstlicher Intelligenz ist dies jetzt in wenigen Sekunden möglich.
Das Forscherteam der Data Science Research Group an der Westsächsischen Hochschule Zwickau (WHZ), angeführt von Prof. Mike Espig, hat in enger Zusammenarbeit mit Prof. Andreas Reske einen neuen Ansatz zur Diagnostik von Lungenverletzungen vorgestellt. Mittels modernster KI-Methoden wurde ein Algorithmus entwickelt, der die Segmentierung von Lungen-CT-Bildern in nur neun bis 14 Sekunden ermöglicht und dabei die erforderliche Präzision gewährleistet.
„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 Prof. Mike Espig.
Segmentierung einer Lunge mit Hilfe einer KI.Credit: WHZ/Mike 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 Reske.
Dieser Text basiert auf einer Pressemitteilung der Westsächsischen Hochschule Zwickau.
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