Digitale Bildverarbeitung und Tiefe Neuronale Netze in der Augenheilkunde – aktuelle Trends - Bartschat, Andreas; Allgeier, Stephan; Bohn, Sebastian; Scherr, Tim; Blessing, Denis; Reichert, Klaus-Martin; Reischl, Markus; Stachs, Oliver; Koehler, Bernd; Mikut, Ralf (Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde, 2019)
Der Einsatz von Tiefen Neuronalen Netzen (Deep Learning) eröffnet neue Möglichkeiten in der digitalen Bildverarbeitung. Auch für die Auswertung von Bilddaten in der Ophthalmologie wird diese Methode erfolgreich eingesetzt und findet weite Verbreitung. In diesem Artikel wird die methodische Vorgehensweise beim Deep Learning betrachtet und der klassischen Vorgehensweise für die Entwicklung von Methoden für die digitale Bildverarbeitung gegenübergestellt. Dabei wird auf Unterschiede eingegangen und die wichtiger werdende Rolle von Trainingsdaten für die Modellbildung erklärt. Weiterhin wird die Vorgehensweise des Transfer-Lernens (Transfer Learning) für Deep Learning am Beispiel eines Datensatzes aus der kornealen Konfokalmikroskopie vorgestellt. Dabei wird auf die Vorteile der Methode und auf Besonderheiten beim Umgang mit medizinischen Mikroskopdaten eingegangen.
Keywords: digitale Bildverarbeitung; maschinelles Lernen; Tiefe Neuronale Netze; Transfer-Lernen