EndoAssist: Assistierte endoskopische Dokumentation durch intelligente Bild-/Videoverarbeitung

Ziele

Interpretation endoskopischer Bilder und Videos durch Kombination von Techniken des Deep Learning und medizinischem Hinter­grund­wissen. Das Ergebnis wird so aufbereitet, dass es einerseits als Second Opinion System für die Ärzte während der Untersuchung dient und anderseits direkt in die Routine-Dokumentation übernommen werden kann.

Ansprechpartner: Michael Banck, Amar Hekalo,  Frank Puppe

Forschungsschwerpunkt: Detektion von Pathologien in Bildern und Videos, u.a. zur Unterstützung der Dokumentationsarbeit von Ärzten.

Förderung: Land Bayern; BayVFP Förderlinie Digitale Gesundheit/Medizin; Verbundforschungsprogramm Förderlinie Lifescience

Weitere Partner: : E&L medical systems GmbH, Universitätsklinikum Würzburg, Prof. Dr. Alexander Meining

Laufzeit: 01.10.2021 – 31.03.2024