In ihrer Dissertation entwickelte Hristina Uzunova Verfahren des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, mit deren Hilfe die automatische Verarbeitung und Analyse von medizinischen Bildern (z.B. CT, MRT etc.) im Hinblick auf pathologische Befunde (z.B. Tumoren) verbessert werden kann.
Zusätzlich werden Strategien entwickelt, um die benötigte Menge annotierter Trainingsdaten für neuronale Netze zu reduzieren, z.B. durch unüberwachte Verfahren oder die Synthese realistischer annotierter Daten, die zum Training verwendet werden können. Durch diese Methoden werden die Anwendungsmöglichkeiten für Deep Learning Methoden in der medizinischen Bildanalyse wesentlich erweitert. In zahlreichen Experimenten haben die vorgestellten Methoden zur deutlichen Verbesserung von Bildverarbeitungsalgorithmen wie der Bildregistrierung und semantischen Segmentierung geführt.
Dafür konnte Uzunova den renommierten BVM-AWARD 2022 auf der diesjährigen Tagung „Bildverarbeitung für die Medizin 2022" (BVM) vom 26. - 28.6.2022 in Heidelberg entgegennehmen. Der mit 1.000 € dotierte Preis wird jährlich für die beste Abschlussarbeit in Bereich der Medizinischen Bildverarbeitung in Deutschland vergeben. Sponsor ist die Firma Nexus/Chili GmbH, Dossenheim/Heidelberg.
Außerdem wurde die Arbeit am 24.6. mit dem Fokusfinderpreis 2022 in der Kategorie „Bildverarbeitungsanwendungen für den Röntgen/MRT/MPI-Bereich“ in Kiel ausgezeichnet. Der Fokusfinderpreis wird vom Verein „Initiative Bildverarbeitung e.V.“ für herausragende praxisrelevante Leistungen von Absolventinnen und Absolventen der Hochschulen Schleswig-Holsteins und Hamburgs an der FH Westküste vergeben. Auch dieser Preis ist mit 1.000 € dotiert.
Weitere Informationen:
https://www.initiative-bildverarbeitung.de/veranstaltungen/durchgefuehrte/
https://www.bvm-workshop.org