DAME (Deep learning Algorithms for Medical image Evaluation) Entwicklung von Software-Algorithmen für die Detektion von Abweichungen in medizinischen Bildern (Imaging) auf der Grundlage von Machine Learning

Ziel des Projektes ist es, eine Softwarelösung zu finden, die durch Anwendung von „deep learning“- Technologien die schnelle, automatische und zuverlässliche Erkennung von Abweichungen (wie z.B. Krebs) in medizinischen Bildern ermöglicht. Der große Vorteil dieser Innovation liegt in der Anwendung eines generischen Algorithmus zur Erkennung von Mustern in Bildern, ungeachtet davon, um was für ein Bild es sich dabei handelt (CT, MRI, etc.) oder welche Abweichung der Benutzer sucht. Auf diese Weise kann man nicht nur schnell gesunde Menschen identifizieren, sondern auch Abweichungen erkennen, die nicht speziell gesucht wurden, wie z.B. einen zweiten Tumor an anderer Stelle. Durch die automatische Erkennung von Abweichungen in einem Bild wird vermieden, dass derartige Abweichungen übersehen werden.