AI-ondersteunde analyse
Bij zowel medische als wetenschappelijke beeldvorming stapelen zich grote hoeveelheden gegevens op die kunnen worden verwerkt met behulp van AI-ondersteunde analysemethoden. De uitdaging bestaat erin algoritmen te ontwikkelen die de complexe realiteit zodanig in kaart brengen dat beeldgegevens op een meer geoptimaliseerde wijze kunnen worden geëvalueerd.
De uitdaging bij beeldanalyse is het vinden van de gewenste informatie in een grote hoeveelheid gegevens. Zo kunnen bijvoorbeeld complexe bewegingspatronen van levende organismen worden geanalyseerd en beoordeeld. AI-systemen kunnen nu al aanzienlijk betere en betrouwbaardere resultaten leveren dan menselijke deskundigen bij veeleisende gespecialiseerde taken, zoals objectherkenning en het stellen van medische diagnoses.
Analyse van de gegevens© https://pixabay.com/illustrations/web-network-information-technology-4869856/
Regionale deskundigen:
Instituut voor computerwetenschappen, WWU Münster
- Beeldanalyse (biomedisch, 3D), patroonherkenning, machinaal leren
Instituut voor computerwetenschappen, WWU Münster
- Biomedische beeldanalyse, beeldrestauratie, traceringsalgoritmen en bewegingsanalyse, machinaal/diep leren voor beeldbegrip, gedragsanalyse, ontwikkeling van beeldvormingssystemen
Instituut voor Geo-Informatica, WWU Münster
Instituut voor Translationele Psychiatrie, WWU Münster
- Onderzoek naar de neurobiologische grondslagen van emotionele en cognitieve processen die relevant zijn voor psychiatrische ziekten of daaraan ten grondslag liggen
Natuurkundig Ingenieur, Hogeschool Münster
- Medische beeldvorming en beeldverwerking, sonografie, stralingsbescherming, medische verlichtingstechnologie (in ontwikkeling)