Demnach ist es nun möglich, CT-Aufnahmen mit einer höheren Bildschärfe zu erzeugen als bislang.
"Die KI erkennt Muster sowie Gesetzmäßigkeiten in den Bildern und entwickelt sich anhand dieser weiter", sagt Felix Güttler, technisch-kaufmännischer Leiter des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie (IDIR). Bei jeder weiteren Aufnahme des CT verbessere sich die Bildqualität durch intensives Training des Deep Learnings. "Die selbstlernenende Software optimiert das sogenannte Bildrauschen, das heißt die grobkörnige Darstellung von Organen und Strukturen in den CT-Aufnahmen", erklärt Ulf Teichgräber, Direktor des IDIR. Künstliche Intelligenz wird fortan flächendeckend in der bildgebenden Diagnostik am UKJ eingesetzt, heißt es. Jährlich untersucht das Uniklinikum circa 25.000 CT-Patienten.
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Künstliche Intelligenz
Uniklinik Jena trainiert CTs mit Deep Learning
Von Links Felix Güttler, technisch-kaufmännischer Leiter des IDIR, und Dr. Ioannis Diamantis, Oberarzt am IDIR. © UKJ/Christin Ebert
An der Uniklinik Jena (UKJ) wird ab sofort künstliche Intelligenz (KI) in der Radiologie eingesetzt, um Bilder der Computertomographie (CT) zu rekonstruieren. Die Software arbeitet mit einem neuronalem Netzwerk, das aus Erfahrungen lernt, heißt es in einer Pressemitteilung des UKJ.
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