Die Analyse biomedizinischer Bilddaten durch Experten, z. B. in der Zellmikroskopie, ist personal- und kostenintensiv sowie anfällig für anwendungsspezifische Fehler. Deep Learning (DL) ermöglicht zwar Hardware-unabhängig automatisierte und objektive Bildauswertungen, wird aber bisher aufgrund des hohen Aufwands für Auswahl und Konfiguration der DL-Modelle nicht eingesetzt. Projektziel ist ein Software-Tool zur automatisierten Vorverarbeitung der Daten, Algorithmusauswahl und Konfiguration von DL-Modellen. Dazu dienen Entscheidungslogiken, Hyperparameteroptimierung, DL-Bibliotheken und Vortraining neuronaler Netze.
IGF-Projekt: 21361 N
Laufzeit: 01.09.2020 - 31.08.2022
Beteiligte Forschungseinrichtung
Eingebundene Unternehmen
(Projektbegleitender Ausschuss, "PA")
BMWK-Förderung
Deckung der Administrationskosten
Vorhabensbeschreibung
Abschließende Ergebnisse
Weitere Informationen für eingebundene PA-Unternehmen
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