Einsatz von Methoden künstlicher Intelligenz in der kephalometrischen Röntgendiagnostik

2019 | Mathematik/Informatik | Niedersachsen

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Teilnehmende

Constantin Tilman Schott (16), Holzminden
Paul-Gerhardt-Schule Dassel

Preise

Bundessieg 1. Preis Mathematik/Informatik Preisstifter: Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V.
Sonderpreis Einladung zum European Union Contest for Young Scientists (EUCYS) Preisstifter: European Commission
Europa-Preis für Teilnehmer am European Union Contest for Young Scientists (EUCYS) Preisstifter: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Projekt

Auf den Punkt gebracht

Einsatz von Methoden künstlicher Intelligenz in der kephalometrischen Röntgendiagnostik

Bisweilen müssen Mediziner den Schädel eines Patienten genau vermessen, etwa für chirurgische Eingriffe am Kiefer. Zu diesem Zweck fertigen sie Röntgenbilder des Kopfes an. Früher wurden diese Aufnahmen zumeist manuell ausgewertet. Mittlerweile erfolgt dieser Arbeitsschritt immer häufiger automatisiert per Computer. Um die Analyse der Röntgenbilder weiter zu vereinfachen, entwickelte Constantin Tilman Schott eine innovative Software, die einen wichtigen Bezugspunkt auf der Schädelbasis – die Sella turcica – mittels künstlicher Intelligenz (KI) identifiziert. Sein Programm nutzt dafür selbstlernende Algorithmen. Versorgt man es mit ausreichend vielen Daten, kann es den Sella-Punkt mit großer Treffsicherheit berechnen, im Durchschnitt bis auf einen halben Millimeter genau.

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