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Das ist eine Meldung

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RK / WISS

Radiologie und IT IX - Start up: Raus aus der Klinik

Radiologie und IT IX - Start up: Raus aus der Klinik
Samstag, 3. Juni 2023 · 13:00 bis 14:30 Uhr
3
Jun

Samstag, 3. Juni 2023

13:00 bis 14:30 Uhr · ZoomWebinar  in Kalender übernehmen:   iCal  ·  Google

Veranstaltungsdetails

Veranstalter
Deutsche Röntgengesellschaft e.V.
Art
Refresher-Kurs
Thema
IT/ Bildverarbeitung / Software
Zielgruppe
Andere, Ärzte in Weiterbildung (AiW), Fachärzte, Ingenieure / Naturwiss.

Zertifizierungen

2 CME Punkte (Kategorie A)

Informationen

Das ist eine Veranstaltung der AGIT - AG Informationstechnologie.

Anwesenheiten

Moderation
Wieland H. Sommer (München)
Horst Karl Hahn (Bremen)

Ablauf

13:00 - 13:15

Vortrag (Fortbildung)

Wie gründe ich ein radiologisches Start-up Unternehmen?

Joshua Felix Michael Gawlitza (München)

13:15 - 13:30

Vortrag (Fortbildung)

Was interessiert den Investor?

Julian Lukas Wichmann (Frankfurt am Main)

13:30 - 13:45

Vortrag (Fortbildung)

Was gibt es für IT Start-up Unternehmen für die Radiologie? Meine TOP 5

Theresa Rüttinger (Erlangen)

13:45 - 14:00

Vortrag (Fortbildung)

Wie gehe ich den Weg von akademischer Forschung zu einem Spin-Off in der Radiologie

Georg Langs (Wien)

14:00 - 14:05

Vortrag (Wissenschaft)

Brauchen wir Experten zur Segmentierung in der KI-Forschung? – Eine Studie über den Zusammenhang zwischen medizinischer Expertise und Segmentierungsqualität auf Thoraxröntgenbildern

Malte Multusch (Lübeck)

weitere Autoren

Lasse Hansen (Lübeck) / Axel Saalbach (Hamburg) / Heinrich Schulz (Hamburg) / Mattias Heinrich (Lübeck) / Jörg Barkhausen (Lübeck) / Malte Sieren (Lübeck)

Zielsetzung

Für erfolgreiche Forschung mit künstlicher Intelligenz (KI) ist die hochwertige Segmentierung von Bilddaten unerlässlich. Da Experten häufig nicht für diese zeitaufwändige Arbeit zur Verfügung stehen, gilt die Datensegmentierung als Nadelöhr. Doch welcher Grad an Expertise ist erforderlich für diese Aufgabe?
Das Ziel unserer Studie war es zu untersuchen, ob die Qualität der Segmentierung mit der Expertise des Annotierers steigt.

Material und Methoden

Zwölf Annotierer haben auf 53 Röntgenthoraxbildern einen ZVK, ein pulmonales Infiltrat und anatomische Regionen (Herz, Vena Cava superior (VCS)) segmentiert. Es wurden drei Gruppen vergleichbarer Expertise gebildet: Amateure (n=2; AMA, Medizinstudenten), JP (n=5; Junior Professionals, <5 Jr Berufserfahrung) und SP (n=5; Senior Professionals, >5 Jr Erfahrung). Als Goldstandard wurde eine Konsensannotation von drei Experten mit je >10 Jr Erfahrung erstellt.
Die Auswertung umfasste den Dice Koeffizienten (DC) und die Hausdorff Distanz (HD), angegeben als Median [Range]. Die Ergebnisse wurden mit dem Kruskal-Wallis und dem Mann-Whitney-U-Tests auf Signifikanz (p<0.05) überprüft.

Ergebnisse

Für alle Gruppen wurden statistisch signifikante Ergebnisse erzielt, außer für Herz und Infiltrate. Die Qualität der Annotation nahm mit der Expertise zu.
Große Unterschiede zwischen den Gruppen wurde für die VCS festgestellt (AMA:DC:0,36[0,35], JP:DC:0,68[0,16], SP:DC:0,74[0,12]). Die Segmentierung des Herzens erzielte die höchste Übereinstimmung unter den Segmentierern (AMA:DC:0,90[0,08], JP:DC:0,89[0,09], SP:DC:0,90[0,08]). Die geringste Übereinstimmung wurde für Infiltrate ermittelt (AMA:DC:0,61[2,99], JP:DC:0,65[0,22], SP:DC: 0,66[0,30]).

Schlussfolgerungen

Klar abgrenzbare Strukturen können mit hoher Genauigkeit von medizinischen Laien segmentiert werden, andererseits zeigen komplexe Segmentierungen erst mit steigender Expertise eine hohe Übereinstimmung.
Insgesamt könnte KI-Forschung von achtsamer Integration medizinischer Laien in den Segmentierungsprozess profitieren.
14:05 - 14:30

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