Machbarkeitsanalyse eines automatisierten KI-basierten Klassifikationssystems zur Erkennung von Kieferhöhlenbefunden.

Journal
Laryngo-Rhino-Otologie  
Volume
102
Issue
S 02
Start Page
28
Citation
Laryngo-Rhino-Otologie 102 (S 02): 28 (2023)
Publisher DOI
10.1055/s-0043-1766502
Publisher
Thieme
Studien zeigen eine erhöhte Inzidenz von Verschattungen der Nasennebenhöhlen im cMRT ohne entsprechende Symptomatik. Dabei ist es von Interesse, ob abklärungsbedürftigte Befunde vorliegen. Der Einsatz von KI-basierten Methoden kann die Erkennung von Verschattungen automatisieren und dadurch die Arbeitsbelastung von ärzten reduzieren. In dieser Arbeit wurde eine Methode zur KI-basierten Klassifikation von Kieferhöhlenverschattungen entwickelt
DDC Class
004: Computer Sciences
610: Medicine, Health
621: Applied Physics