Bildverarbeitung am Beispiel der Diagnose von Röntgenaufnahmen

Zwei Praxisprojekte aus dem Bildungsangebot zum maschinellen Lernen von opencampus stellen ihre Ergebnisse vor.

Bildverarbeitung am Beispiel der Diagnose von Röntgenaufnahmen

Anfang Februar waren die Abschlusspräsentationen der Praxisprojekte im Rahmen des Bildungsangebots zum maschinellen Lernen von opencampus und wir freuen uns sehr, dass die beiden Teams, die sich mit Bildverarbeitung beschäftigt haben, ihre Auswertungsprojekte jetzt noch einmal im Rahmen des Meetups vorstellen.

Dieses Mal treffen wir uns dazu am Dienstag, den 17. März, von 18 Uhr bis 19 Uhr, im Kosmos Store in der Holstenstr. 76 (nahe Asmus-Bremer-Platz). Um die Teilnehmendenzahl abschätzen zu können würden wir uns wie immer freuen, wenn Ihr Euch hier bei Meetup für die Veranstaltung anmeldet.

Durch die beiden Präsentationen bekommt Ihr einen direkten Einblick dazu, wie gut man mit Hilfe von Röntgenaufnahmen und mit Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen bestimmte Krankheitsbilder bereits diagnostizieren kann, wie die dafür eingesetzten Modelle definiert sind und wie dies auch ohne teure Rechenkapazitäten, mit frei zur Verfügung stehenden Mitteln möglich ist.

Nach den Präsentationen seid Ihr wie immer zu einem Getränk eingeladen, um Euch mit den Vortragenden und untereinander weiter auszutauschen.

Vorgestellt werden die Ergebnisse der beiden folgende Projekte:

Projekt 1: Röntgenaufnahmen zur Erkennung von Lungenentzündung
Team: Lorenz Helle, Anna Jegen, Kim-Cedric Gröschler

Projekt 2: Röntgenaufnahmen zur Erkennung von Tuberkulose
Team(s): Daniel Banck, Claudia Eitzen, Claus-C. Glüer, Gerret Halberstadt, John Kimari, Nicolai Krekiehn, Bastian R., Sina Scholz, Claudia Wolff