Verbesserung der Diagnose mit maschinellem Lernen
Betreuer/in	Benjamin M. Abdel-Karim
Professor	Prof. Dr. Oliver Hinz
Starttermin	ab sofort
Empirisch	Ja
Kurzbeschreibung	Expertendiagnosen basieren u.a. auf den Ergebnissen von Bildgebungsverfahren wie beispielsweise Röntgenaufnahmen oder Computertomographie. Die Erstellung von Diagnosen kann auf Basis solcher Bildgebungsverfahren mit Unsicherheit behaftet sein. Spezielle künstliche neuronale Netzwerke wie das CNN können Bilder klassifizieren. Vor diesem Hintergrund können solche Verfahren ggf. eine nützliche Unterstützung im Diagnoseprozess sein. Ziel dieser Arbeit ist die Implementierung eines CNN zur Klassifikation medizinischer Röntgenaufnahmen. Dabei sollen systematisch verschiedene Varianten des CNN analysiert werden. Die Analyseergebnisse sollen anschließend vor dem Hintergrund entsprechender Theorien diskutiert werden. Die Implementierung kann dabei mit dem „tensorflow“ Packet für „python“ erfolgen. Alle organisatorischen Fragen wie Ablauf, Betreuung oder Literaturhinweise und den Anforderungen werden bei einem ersten Treffen besprochen. Bei Interesse an der Abschlussarbeit schicken Sie bitte einen aktuellen Leistungsspiegel und einen kurzen Lebenslauf an Herrn Abdel-Karim
Einstiegsliteratur