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    Chair of Computer Science VI - Artificial Intelligence and Applied Computer Science

    EndoAssist: Assistierte endoskopische Dokumentation durch intelligente Bild-/Videoverarbeitung

    Ziele

    Interpretation endoskopischer Bilder und Videos durch Kombination von Techniken des Deep Learning und medizinischem Hinter­grund­wissen. Das Ergebnis wird so aufbereitet, dass es einerseits als Second Opinion System für die Ärzte während der Untersuchung dient und anderseits direkt in die Routine-Dokumentation übernommen werden kann.

    Ansprechpartner: Michael Banck, Amar Hekalo Frank Puppe

    Forschungsschwerpunkt: Detektion von Pathologien in Bildern und Videos, u.a. zur Unterstützung der Dokumentationsarbeit von Ärzten.

    Förderung: Land Bayern; BayVFP Förderlinie Digitale Gesundheit/Medizin; Verbundforschungsprogramm Förderlinie Lifescience

    Weitere Partner: : E@L medical systems GmbH Universitätsklinikum Würzburg, Prof. Dr. Alexander Meining

    Laufzeit: 01.10.2021 – 31.03.2024