ALKO-fit - Automatische Lokalisierung und Klassifizierung räumlich-korrelierter Objekte in medizinischen Bilddaten (flexibel, intuitiv, trainierbar)

Projektleitung und beteiligte FH-Angehörige: Prof. Dr. Carsten Meyer, M.Sc. Alexander Oliver Mader (Fachbereich Informatik & Elektrotechnik)
Beteiligte Institutionen & Unternehmen: Philips GmbH Innovative Technologies, Forschungslaboratorien Hamburg
Fördermittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Laufzeit: 01.03.2016 – 31.10.2019

Der Projektantrag "ALKO-fit" adressiert die Erweiterung eines an der FH Kiel entwickelten Algorithmus zur Lokalisierung und Klassifizierung mehrerer Objekte, die in einer charakteristischen räumlichen Beziehung zueinander stehen. Dadurch soll das Anwendungsspektrum des Verfahrens vergrößert sowie die nachfolgende automatische Bildverarbeitung  verbessert werden.

Grundidee ist dabei, den bestehenden Algorithmus schrittweise um graphische Modelle zu erweitern, ausgezeichnete Objektpunkte zu integrieren und kombinierte Lernmethoden für das Gesamtsystem zu entwickeln, um das Verfahren mit begrenztem Aufwand auf neue Applikationen übertragen zu können. Der Ansatz soll in verschiedenen Anwendungen der automatischen Bildverarbeitung entwickelt und untersucht werden.

Im Zentrum der Förderung steht eine Promotion an der FH Kiel, eingebettet in den Kompetenzbereich "Smart Environments / Intelligent Systems" und unterstützt durch mehrere Master- und Bachelor-Arbeiten.




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  Diese Seite wurde zuletzt am  12.01.2018  aktualisiert