Künstliche Intelligenz für die biomedizinische Bildgebung.

Svensson C-M, Figge MT (2019) Künstliche Intelligenz für die biomedizinische Bildgebung. GIT Labor-Fachzeitschrift , (Review)

Abstract

Moderne experimentelle Methoden erzeugen in kürzester Zeit enorme Datenmengen. Sowohl die Komplexität als auch die Menge an Daten machen es in den meisten Fällen unmöglich, diese manuell zu analysieren. Die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens erfreut sich wachsender Popularität bei der Konstruktion von Analyse-Pipelines für komplexe Daten. Aber maschinelles Lernen bedeutet nicht einfach das Verschieben von Daten in eine Blackbox zur Lösung einer Aufgabe. Vielmehr ist häufig auch hier zunächst eine Vorverarbeitung der Daten und anschließend eine genaue Analyse der generierten Ausgabe notwendig, um sinnvolle Zusammenhänge in den Daten zu entdecken.

Leibniz-HKI-Autor*innen

Marc Thilo Figge
Carl-Magnus Svensson