Die Segmentierung von Lungen-CT-Bildern ist ein essenzieller Schritt in der Diagnostik schwerer Lungenverletzungen. Das herkömmliche manuelle Verfahren ist zeitaufwändig und kann bis zu drei Stunden beanspruchen.
Das Forscherteam der Data Science Research Group an der Westsächsischen Hochschule Zwickau (WHZ), angeführt von Prof. Mike Espig, hat in enger Zusammenarbeit mit Prof. Andreas Reske, Chefarzt am Heinrich-Braun-Klinikum Zwickau, einen innovativen Ansatz vorgestellt. Mittels modernster KI-Methoden wurde ein Algorithmus entwickelt, der die Segmentierung von Lungen-CT-Bildern in nur neun bis 14 Sekunden ermöglicht und dabei die erforderliche Präzision gewährleistet.
Diese wissenschaftliche Arbeit wurde im Rahmen des "Saxony⁵"-Verbundprojekts realisiert. Verbundprojekte, insbesondere auf regionaler Ebene, sind von entscheidender Bedeutung, da sie das Zusammenführen von Expertise und Ressourcen verschiedener Institutionen ermöglichen und somit effizientere und zielgerichtete Lösungsansätze für spezifische Herausforderungen bieten. "Saxony⁵" stellt ein Paradebeispiel dafür dar, indem es fünf sächsische Hochschulen - Hochschule Zittau/Görlitz, HTW Dresden, Hochschule Leipzig, WHZ und Hochschule Mittweida - vereint, um Lösungen für regionale wirtschaftliche und gesellschaftliche Fragestellungen zu entwickeln.
Zur weiterführenden Darstellung der Forschung empfehlen wir das Video in deutscher Sprache. Eine englischsprachige Version kann hier eingesehen werden.