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Tiefe Netze: von Maschinen lernen

Während der Operation eines Patienten berechnen sogenannte invertierbare neuronale Netze den Sauerstoffgehalt des Blutes in Geweben und Gefäßen. Dabei erkennen diese Netze automatisch Bildbereiche, die von Instrumenten oder Tüchern verdeckt sind, als „kein Gewebe“ und ignorieren sie. Ein Beispiel...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Köthe, Ullrich (VerfasserIn)
Dokumenttyp: Article (Journal)
Sprache:Deutsch
Veröffentlicht: 2020-07-22
In: Ruperto Carola
Year: 2020, Jahrgang: 16, Pages: 76-85
DOI:10.17885/heiup.ruca.2020.16.24192
Online-Zugang:Verlag, Volltext: https://dx.doi.org/10.17885/heiup.ruca.2020.16.24192
Verlag, Volltext: https://heiup.uni-heidelberg.de/journals/index.php/rupertocarola/article/view/24192
Volltext
Verfasserangaben:Ullrich Köthe

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520 |a Während der Operation eines Patienten berechnen sogenannte invertierbare neuronale Netze den Sauerstoffgehalt des Blutes in Geweben und Gefäßen. Dabei erkennen diese Netze automatisch Bildbereiche, die von Instrumenten oder Tüchern verdeckt sind, als „kein Gewebe“ und ignorieren sie. Ein Beispiel für eine medizinische Anwendung, die Forschungsergebnisse der Arbeitsgruppe „Explainable Machine Learning“ am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen der Universität Heidelberg nutzt. Das maschinelle Lernen bildet gemeinsam mit der logikbasierten KI und der Mustererkennung die drei grundlegenden Ansätze auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI). Die Anwendungsgebiete der KI reichen vom Sieg eines Computers über die weltbesten menschlichen Go-Spieler bis zu Bildsegmentierung, Fluoreszenzmikroskopie oder Diagnostik in der Krebsmedizin oder der Augenheilkunde. 
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