medAI Smart Annotate

Annotierungstools für Deep Learning

Es werden neue, effizienterer Annotierungsfeatures für 3D Bilddaten, im speziellen Kopf-, Hals- und Lungen-CT entwickelt, um die Annotierungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Zusätzlich sollen Methoden entwickelt werden, um die Genauigkeit der Annotationen zu verbessern und die Variabilität zwischen Expert:innen zu reduzieren.

Die durch den Annotierungsprozess erstellten Daten werden von der FHTW verwendet, um AI-basierte Segmentierungsalgorithmen zu entwickeln, welche dann in großen Stil obere Atemwege automatisch segmentieren. Diese wiederum werden für 3D-Simulationen des Luftstroms verwendet, um den Transport von klinisch aktiven Partikeln (z.B. bei Asthmasprays) zu erforschen und mit einer speziell entwickelten künstlichen Lunge zu validieren.

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