Deep Learning-Algorithmen unterstützen bereits heute die medizinische Bildgebung in vielen Bereichen und umfassen sämtliche Methoden, wie Röntgen-, Ultraschall-, CT- und MRT-Untersuchungen. Die zunehmende Automatisierung der diagnostischen Verfahren bietet Vorteile für Patienten und Ärzte: Sie erhöhen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Untersuchungsergebnissen, erleichtern diagnostische Aussagen und ermöglichen verbesserte, individuell darauf abgestimmte Therapiemaßnahmen.
Die Grundvoraussetzung für den Einsatz künstlicher neuronaler Netze ist in vielen Fällen das maschinelle Sehen. In unserem White Paper erläutert Basler Produktmanager Peter Behringer die vier Schritte eines typischen Bildverarbeitungs-Prozesses und vergleicht die drei Arten von Vision Systemen für Deep Learning: Embedded Systeme, PC-basierte Systeme und FPGA Framegrabber-basierte Systeme.
Möchten Sie mehr über Deep Learning im Kontext des maschinellen Sehens erfahren? Unser White Paper "Künstliche Intelligenz in der Bildverarbeitung " vergleicht auf Deep Learning basierende Funktionen mit konventionellen Methoden der Bildanalyse.
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