Automatische Epilepsie Erkennung für das Evangelische Krankenhaus Alsterdorf in Hamburg
Das Epilepsiezentrum Hamburg verfügt über die größte Überwachungsstation für eine umfassende Epilepsiediagnostik in Deutschland und ist damit eines der wichtigsten Zentren für die Erkennung und Heilung von Epilepsien in Deutschland und in Europa.
Da FCDs in Lage, Größe und Form variieren können und häufig ohne klar definierbare Grenzen in das umgebende Gewebe übergehen, bleibt ihre Erkennung auch für Mediziner eine sehr schwierige Aufgabe, und eine zuverlässige Erkennung von FCDs erfordert die Beurteilung durch einen erfahrenen Epileptologen. Diese Tatsache führt dazu, dass viele FCDs als Ursache der Epilepsie unentdeckt bleiben, während entdeckte FCDs herausoperiert werden können und der Patient anfallsfrei sein kann.
Lösung
Gemeinsam mit den Experten von Epilepsie Hamburg beschlossen wir, die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um die Position von FCD auf medizinischen Bildern automatisch zu erkennen und zu bestimmen. Wir entwickelten ein neuronales 3D-Faltungsnetzwerk mit Autoencoder-Regularisierung für die FCD-Erkennung und -Segmentierung. Es bietet eine höhere Empfindlichkeit bei der Erkennung von FCDs als herkömmliche visuelle Analysen. Das entwickelte Modell wird von den Experten als nützlich für das FCD-Screening in der klinischen Praxis angesehen.
Herausforderung
Gemeinsam mit den Experten von Epilepsie Hamburg beschlossen wir, die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu nutzen, um die Position von FCD auf medizinischen Bildern automatisch zu erkennen und zu bestimmen. Wir entwickelten ein neuronales 3D-Faltungsnetzwerk mit Autoencoder-Regularisierung für die FCD-Erkennung und -Segmentierung. Es bietet eine höhere Empfindlichkeit bei der Erkennung von FCDs als herkömmliche visuelle Analysen. Das entwickelte Modell wird von den Experten als nützlich für das FCD-Screening in der klinischen Praxis angesehen.
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