{"id":2708,"date":"2023-12-22T11:57:43","date_gmt":"2023-12-22T11:57:43","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/2023\/12\/22\/veroeffentlichung-zu-ki-basierter-diagnose-von-lungenkrankheiten-mit-best-paper-award-ausgezeichnet\/"},"modified":"2024-11-21T12:33:55","modified_gmt":"2024-11-21T12:33:55","slug":"veroeffentlichung-zu-ki-basierter-diagnose-von-lungenkrankheiten-mit-best-paper-award-ausgezeichnet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/news\/veroeffentlichung-zu-ki-basierter-diagnose-von-lungenkrankheiten-mit-best-paper-award-ausgezeichnet\/","title":{"rendered":"Ver\u00f6ffentlichung zu KI-basierter Diagnose von Lungenkrankheiten mit Best Paper Award ausgezeichnet"},"content":{"rendered":"\n

Helen Schneider, Elif Cansu Yildiz und Prof. Dr. Rafet Sifa haben gemeinsam mit weiteren Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des Lamarr-Instituts und der Universit\u00e4tsklinik Bonn einen Best Paper Award f\u00fcr die Ver\u00f6ffentlichung ihrer Ergebnisse zum Einsatz von Maschinellem Lernen zur Diagnose von Lungenkrankheiten gewonnen. Die Auszeichnung erfolgte im Rahmen der International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) 2023.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um Erkrankungen der Lunge wie beispielsweise eine Lungenentz\u00fcndung zu diagnostizieren, werten \u00c4rztinnen und \u00c4rzte h\u00e4ufig R\u00f6ntgenaufnahmen des Thorax ihrer Patientinnen und Patienten aus. Auf K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) basierende Werkzeuge k\u00f6nnen bei der Auswertung der R\u00f6ntgenbilder unterst\u00fctzen und so Arbeitsabl\u00e4ufe im medizinischen Alltag effizienter gestalten und Fachpersonal entlasten.<\/p>\n\n\n\n

Forschende des Lamarr-Instituts haben die KI-basierte Analyse von R\u00f6ntgenbildern der Lunge mit einem Ansatz des informed Machine Learnings weiterentwickelt. Daf\u00fcr haben sie das klassische datenbasierte Maschinelle Lernen (ML) mit Vorwissen aus Anatomie und Medizin erg\u00e4nzt.<\/p>\n\n\n\n

Ihre Ergebnisse haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in dem Paper \u201eSymmetry-Aware Siamese Network: Exploiting Pathological Asymmetry for Chest X-Ray Analysis<\/a>\u201c beschrieben und auf der International Conference on Artificial Neural Networks ICANN 2023<\/a> vorgestellt. Daf\u00fcr erhielten die Forschenden die Auszeichnung \u201eSpringer & ENNS Best Paper Award\u201c, die jedes Jahr vom Verlag Springer Nature und dem Organisator der ICANN Konferenz, der European Neural Network Society (ENNS)<\/a>, vergeben wird.<\/p>\n\n\n\n

Das von den Forschenden des Lamarr-Instituts in Zusammenarbeit mit der Universit\u00e4tsklinik Bonn<\/a> entwickelte ML-Modell nutzt die Symmetrie der gesunden Lunge gezielt f\u00fcr die Auswertung der R\u00f6ntgenaufnahmen. Erkrankungen der Lunge lassen sich h\u00e4ufig daran erkennen, dass die Bilder des linken und rechten Lungenfl\u00fcgels in bestimmten Bereichen Abweichungen von der Symmetrie aufweisen.<\/p>\n\n\n\n

Um in den Scans die Bereiche zu identifizieren, die eine Abweichung von der Links-Rechts-Symmetrie aufweisen, verwenden die Forscherinnen und Forscher ein spezielles ML-Verfahren, ein sogenanntes Siamese Neural Network. Mithilfe dieses Verfahrens wird das R\u00f6ntgenbild Pixel f\u00fcr Pixel ausgewertet. Es ist zudem m\u00f6glich, f\u00fcr jede Modellvorhersage eine Heatmap zu generieren, welche die erkrankten Bereiche der Lungenfl\u00fcgel darstellt.<\/p>\n\n\n\n

Das von den Forschenden des Lamarr-Instituts entwickelte Analyseverfahren f\u00fcr R\u00f6ntgenbilder ist ein Beispiel f\u00fcr eine erkl\u00e4rbare KI. Die Analysen basieren auf einem interpretierbaren ML-Modell, das Einblicke gibt, wie die Ergebnisse zustande gekommen sind. Solche Verfahren sind geeignet, das Vertrauen der Anwenderinnen und Anwender in die Technologie zu st\u00e4rken und werden auch zuk\u00fcnftig im Rahmen der Forschungen zu vertrauensw\u00fcrdiger K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a> am Lamarr-Institut fortgef\u00fchrt und vertieft.<\/p>\n\n\n\n

Zur Ver\u00f6ffentlichung<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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