Fachgebiet: Mathematik / Informatik

Computerbasierte radiologische Analyse mit Künstlicher Intelligenz (KI)

Teilnehmer Park und Zander

Cyprian Zander

Schule: Munich International School, Starnberg
Regionalwettbewerb: Voralpenland

Youngmin Park

Schule: Munich International School, Starnberg
Regionalwettbewerb: Voralpenland

Projektbeschreibung

Ziel unseres Projekts ist es, ein Deep Learning Modell zu entwickeln, das Radiologen bei diagnostischen Analysen von Röntgenaufnahmen der Brust digital unterstützt.

Zu diesem Zweck haben wir die „CheXpert MIMIC-CXR-JPG“ Datenbank von der Stanford ML Group verwendet (Irvin et al., 2019), um ein Ensemble von Convolutional Neural Networks (CNNs) zu trainieren, das hochgenau Befunde aus Röntgenaufnahmen gewinnt. 

Obwohl verschiedene Modelle auf „CheXpert“ bereits entwickelt wurden, haben alle Ansätze Schwächen. Erstens gelingt nur eine begrenzte Informationsverarbeitung und zweitens liefern bisherige Modelle nur eine geringe Zahl von Diagnoseangeboten. 

Unser Projekt versucht, diesen Schwächen durch verschiedene Schritte zu begegnen. Dadurch ist unser Modell mit dem Basismodell und dem bisher führenden Spitzenmodell konkurrenzfähig. Mit größerer Rechenleistung könnte unser Ansatz die aktuellen Leistungsrekorde sogar übertreffen.


Sonderpreis für

  • Sonderpreis Medizin der Hermann Gutmann Stiftung