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Wissenschaftskonferenz

VRVis bei der IEEE ISBI 2020

Die IEEE ISBI 2020 fand dieses Jahr aufgrund der Corona-Lage online statt. Paper wurden mithilfe von Videos präsentiert, Vorträge, Workshops und Challenges fanden im Rahmen von ZOOM-Meetings statt (siehe Bilder oben). Bild unten links: Experimente mit öffentlichen Mammographiedaten zeigen, dass durch die am VRVis entwickelte Methode eine quantitativ und qualitativ präzisere Lokalisierung und klarere Vermittlungsergebnisse als mit bisherigen Methoden möglich ist.

Anstatt wie geplant in Iowa City fand das International Symposium of Biomedical Imaging, IEEE ISBI, dieses Jahr von 3. bis 7. April virtuell statt. Die Konferenz widmet sich der mathematischen, algorithmischen und rechnergestützten Forschung im Bereich der biologischen und biomedizinischen Bildgebung.

Dimitrios Lenis und David Major, Researcher in unserer Biomedical Image Informatics-Forschungsgruppe, präsentierten im Rahmen des virtuellen Symposiums das Paper "Interpreting Medical Image Classifiers by Optimization Based Counterfactual Impact Analysis". Die Publikation stellt die Forschung am VRVis im Bereich der Explainable AI (XAI) im Bereich der biomedizinischen Bildgebung vor. In diesem Feld wird am VRVis ambitioniert an Möglichkeiten der Sichtbarmachung der Klassifizierung von medizinischen Bildern geforscht, um KI-gestützte Klassifierungsprozesse besser nachvollziehbar zu machen und damit zu optimieren. Auf unseren Erkenntnissen basierende Experimente mit öffentlichen Mammographiedaten zeigen bereits eine quantitativ und qualitativ präzisere Lokalisierung und klarere Vermittlungsergebnisse als die bislang verfügbaren Methoden.

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