Big Data hat auch in der forensischen Bildgebung Einzug gehalten: Grazer Forscher arbeiten an künstlichen neuronalen Netzwerken, die sich mit riesigen Datenmengen die automatische Diagnose selbst beibringen.
Wenn es an die Auswertung von Bildmaterial geht, ist die Arbeit von Strahlenmedizinern oder Pathologen oft ermüdend: Unzählige Röntgen- oder Mikroskopieaufnahmen müssen auf kleinste Details hin untersucht, winzige Frakturen oder abnormale Zellen entdeckt werden. Gleichzeitig liefern moderne bildgebende Verfahren wie die Magnetresonanztomografie oder die Transmissionselektronenmikroskopie immer detailreichere Abbildungen in immer größerer Zahl.
Kompetente Algorithmen
In vielen Bereichen der Forschung ist es daher längst üblich, diese Massen an anfallendem Bildmaterial mit speziellen Computerprogrammen zu analysieren. In der medizinischen Praxis wird dagegen vieles noch von Hand gemacht, sagt Martin Urschler vom Ludwig Boltzmann Institut (LBI) für Klinisch-Forensische Bildgebung. Hier will der Computerwissenschaftler mit seiner Arbeit Abhilfe schaffen: „Wir wollen einfachere, repetitive Aufgaben für Radiologen und andere Experten möglichst automatisieren und Programme entwickeln, die in der Lage sind, über ihr eigenes Resultat mit einer gewissen Kompetenz eine Aussage zu treffen.“