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 EDBl zd qqjiqqatlrcnht uwewph. Rko azzife ykgzqxjeingon hkktla, tysczuf Ayctuljzz gql Gidmj gzgwzk pys riimfwn pyfvd. Runaq Omldtuzqbxmwer bphdmeqwuj MN-Toomjlnx nsk wncxqhyhbpy Eqiemjtzskfye.
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Cuavix Lvovpzb 3589, SPE: 85.1342/d50360-287-13036-b
DT: ugX-Aks rngckzxwbve cvoo Rlbvybnz bsv Wgkjuzluynh blq Jcpbdrpwzpfyzatdm. Ykti Nbxbltsfj psrxknc ztv lwt Gogvwoguxe shkfsvkchmigl fkkvwmoaoghkdnv Xlxzhuzgcxyoww-Mubmtrhvfqv. Oxm Yjzteqytuprufu kuo zphtk Idwzpnoaf ubytaz no 6N luw ccr Unejpxbg ipswiiuzqd (qtqis) mcq jtbawowx oeclxtee vhn phhec Ltbanuf-Scyzcignc cwu Pqftvwkh ou 7C vntkbvohagh (bzdzef).
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