Maschinelles Lernen

Für die automatisierte Auswertung von mikroskopischen Bildern hat die Projektgruppe Bioinformatik einen Web-Dienst entwickelt, der auf maschinellem Lernen basiert. Bei dem Thema »Bronchoconstriction with Machine Learning« geht es um die automatische Erkennung (Segmentierung) von Atemwegen in Lungenschnittbildern. Die Eingabe von Bildreihen ermöglicht die Analyse der Größenänderung eines Atemwegs über einen bestimmten Zeitabschnitt hinweg und unter Zugabe von verschiedenen Substanzen. Dadurch lassen sich Merkmale von Asthma erforschen oder auch die Wirksamkeit von Arzneistoffen. Für diese automatisierte Analyse wurden verschiedene neuronale Netze implementiert und evaluiert. Für eine optimierte Nutzung, die die bisherigen Arbeitsabläufe deutlich beschleunigen und vereinfachen soll, wurde eine Web-Anwendung entwickelt, die es ermöglicht, einzelne Bilder, aber auch ganze Bildreihen hochzuladen und mithilfe der neuronalen Netze die Lumen der Atemwege zu bestimmen. Die Vorhersagen können dann in der Web-Anwendung mit einem individuell angepassten, vektorbasierten Bildbearbeitungsverfahren korrigiert werden. Die Entwicklerinnen haben die Web-Anwendung mithilfe von standardisierten und individuell auf das Problem zugeschnittenen Softwaretechnik-Methoden sowie unter Umsetzung von Prinzipien der »Usability«, d. h. der Bedienungsfreundlichkeit, entwickelt und gemeinsam mit den Endanwenderinnen evaluiert.