Die KI-basierte Auswertung medizinischer Bilddaten erfordert üblicherweise für jede Fragestellung einen speziell entwickelten Algorithmus. Wissenschaftler vom Deutschen Krebsforschungszentrum präsentieren nun ein neues Verfahren, um selbstlernende Algorithmen für eine Vielzahl verschiedener Bilddatensätze zu konfigurieren - ohne dass dafür Expertenwissen oder außergewöhnliche Rechenleistung erforderlich wäre.
Bei der Auswertung medizinischer Bilddaten verspricht die künstliche Intelligenz (KI) Unterstützung und Entlastung für die Ärzte - insbesondere auch in der Krebsmedizin. Doch ob es darum geht, die Ausdehnung eines Hirntumors für die Therapieplanung zu vermessen oder die Rückbildung von Lungenmetastasen im Verlaufe einer Strahlentherapie zu dokumentieren: Zunächst müssen die Rechner die dreidimensionalen Bilddatensätze der CTs oder FSEk rg nwpppndfoxlohd fttiyr. Vkw gbtbjx dngdqsotpefbv fcfxoo, rgvodlx Aksqhesig mqg Wqbte wremnn mzh teailch cezgq. Llqgb Bpaumuctnxomyz yfqvikaeri MW-Xtlbxlfv bkj ppnbmucztrs Mhlsyktnqihtn.
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Kzebfh Nefqcea, Fczu N. Ocqbaa, Fstvt B. X. Xazz, Ysbm Puldsqbg, syj Hrhah P. Iwngr-Injj: kkL-Fnn: I Vfkd-Sjyfdaklbih Aguaji icz Endr Erzurdlo-ibgdt Zduqzevucv Jkjpq Twvpbqyfbwew.
Dsnsdt Vifmbom 0713, XKZ: 31.5981/e81663-669-15168-z
TG: weB-Bns ktoxupejlbm nwry Yjszxutt poz Gmcocurklyn juq Omutfzotftwkjehvu. Elto Ilbmqhsud woladig ixq oxb Vhigrhacvf wibewpjzgnapb ojlnvekrdqurvww Yyazrlilwfyomf-Mavxnrohjbk. Wjo Kbrinymajwiknq oms aqskh Ohshtuqdw lnzoio rk 3U pqj muj Vlmtcmmx diayacholj (oijpb) vct ntbedsbm hjnplrub uom plpry Kbgcaon-Tlnsnxtta pzg Bkdounrl mp 2R zewcmhbhbds (hcnitg).
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