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KiaMed

Künstliche Intelligenz zur Analyse medizinischer Bilddaten

ein gemeinschaftliches Projekt der Studiengänge Informationstechnik & System-Management & Biomedizinische Analytik

Innovative bildgebende Verfahren im Bereich Life-Sciences haben das Potential die Analyse von Bilddaten, und somit schließlich die Diagnostik nachhaltig zu revolutionieren. Um die enormen digitalen Datenmengen optimal im Sinne der Diagnosegenauigkeit und somit der Patientensicherheit nutzen zu können, werden automatisierte Methoden der Bildanalyse in Zukunft unabdingbar sein.

Im interdisziplinären Projekt KIAMed werden relevante Forschungsfragen im Bereich Life-Sciences mit Fokus auf digitale Bildgebung bearbeitet. Ziel ist die Lösung medizinischer Fragestellungen mittels neuster Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, wie beispielsweise “Convolutional Neural Networks” und “Generative Adversarial Networks”, um schließlich tiefgreifende Erkenntnisse in der Medizin zu ermöglichen.

Dabei sollen die Synergien in der Region zwischen Life-Sciences und der Informationstechnologie mit dem Data Science & Analytics Schwerpunkt an der FH Salzburg genützt werden. Es soll ein Netzwerk mit den Einrichtungen im Bereich Life-Sciences in der Region Salzburg aufgebaut werden.

In drei initialen “Seed-Projekten” werden gemeinsam mit PartnerInnen aus dem Cancer Cluster Salzburg (CCS), der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität (PMU), den Salzburger Landeskliniken (SALK), der Naturwissenschaftlichen Fakultät (NAWI), der Paris Lodron Universität Salzburg und dem Kardinal Schwarzenberg Klinikum (KSK) prototypische Anwendungen realisiert:

  • Seed-Projekt 1: “KI zur multimodalen Tumordiagnostik”
  • Seed-Projekt 2: “Analyse von Rückenmarkslesionen in multimodalen Daten”
  • Seed-Projekt 3: “Deep Learning zur Optimierung von histologischen Schnittanalysen”

In weiterer Folge sollen außerdem heimische Unternehmen wie Molecular Devices oder MedPhoton eingebunden werden. Die heterogenen Strukturen in der Region sollen so zusammengeführt werden, um eine fokussierte und exzellente interdisziplinäre Forschung zu etablieren.

Wenn Ihre Institution bzw. Ihr Unternehmen Interesse an einer Kooperation hat, freuen wir uns auf eine Kontaktaufnahme: Michael Gadermayr

Foto: FH Salzburg / Fotolia - © cherezoff

Projektteam: Michael Gadermayr, Geja Oostingh, Maximilian Tschuchnig
Laufzeit: Jän. 2020 - Dez. 2021
Budget: € 145.545
Fördergeber: Kofinanziert durch Land Salzburg
assoziierte Projektpartner:
Prof. Dr. Richard Greil (Head of Cancer Cluster Salzburg, Head of Salzburg Cancer Research Institute, Head of the IIIrd Medical Department, SALK)
Prof. Dr. Fritz Aberger (Deputy Director Cancer Cluster Salzburg, Naturwissenschaftliche Fakultät PLUS)
Prof. Dr. Sébastien Couillard-Després (Paracelsus Medizinische Privatuniversität, Institut für Experimentelle Neuroregeneration)
Prim. Univ.-Doz. Dr. Anton Hittmair (Kardinal Schwarzenberg Klinikum, Head of Institut für Pathologie und Mikrobiologie)
Dr. Nadja Zaborsky (Salzburg Cancer Research Institute)
assoziierte Organisationen:
Zentrum Zukunft Gesundheit (ZZG), Fachhochschule Salzburg
Aachen Center for Biomedical Image Analysis, Visualization and Exploration (ACTIVE), Lehrstuhl für Bildverarbeitung, RWTH Aachen
The Multimedia Signal Processing and Security Lab, WAVELAB, Universität Salzburg, Computerwissenschaften
Keywords: Medizin, Bildverarbeitung, Deep Learning, Künstliche Intelligenz, Histologie, Life Sciences