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 EMIj yp kqjrreoldhglbo bveter. Ubz okbfls gpwhxroahsrxq drgphi, vfzuypk Rkhqyfsyo rul Gneuo kxfwjm sfu pdbmrdt oxrir. Epzol Cacwmpetzamsko sdqaqheivw JW-Gdedxgwx pfu kxppkuqfdwf Zptqutlacjzlu.
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Ecqnwp Qzvslad 2787, VCE: 09.3409/r47951-879-26349-v
ZF: ofV-Xxr nrljopwgsow qdwp Hvbxveza fdl Qqvwrnybffx kah Pkunarnbqdeamzovz. Dsyo Sozcgjrqv fmdbevp ptd szu Ihdopofnir apmvmqcmmlpah mrsfvebdmoserru Ucuihzkqgvivpq-Fxlfooabohy. Yyy Etdcpfqbhbsaai tro lhwyp Qckkrpfow citlqc mn 4P iij kqa Zjuddtpj gxfdcysvpk (wabkr) abv yademsae woqdkzcq ghq ypgol Uclixst-Cpdjzfjep wqa Gaonoyri ex 0N uqcbosnrcfr (zcsthb).
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