Künstliche neuronale Netzwerke könnten künftig dreidimensionale bildgebende Verfahren eigenständig interpretieren lernen. Wissenschaftler am TranslaTUM der Technischen Universität München haben mit der AIMOS – AI based Mouse Organ Segmentation- Software Netzwerke entwickelt, die nach nur 10 Trainings-Ganzkörperscans in Sekundenschnelle die Organe von Mäusen segmentieren und farblich darstellen können. „Ein Mensch würde dafür Stunden benötigen“, so TUM-Forscher Oliver Schoppe. Die Zuverlässigkeit der Technik wurde danach in 200 weiteren Ganzkörperscans überprüft und ergab, dass selbstlernende Algorithmen bei der Bilddaten-Analyse nicht nur schneller, sondern auch treffsicherer sind als der Mensch. Vorerst soll die Software vor allem in der Grundlagenforschung eingesetzt werden.

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