KInsekt

1.8. 2020 - 31.5. 2023

KI-basiertes Insektenmonitoring mit Citizen Science (KInsekt)

Mittelgeber:

  • Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit  (BMU)

Förderprogramm:

  • KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen

Zusammen mit:

  • Prof. Ingeborg Beckers, Berliner Hochschule für Technik
  • Trägerverein Umweltbildungszentrum Listhof e.V. , 72770 Reutlingen

 

 

ZIM-Projekt BeCRF 

1.4.2015 - 31.12.2017

Entwicklung eines automatischen Qualtiätsmonitoringsystems zur Near-Time-Validierung mehrdimensionaler, medizinischer Bilddaten in elektronische Case Report Forms (BeCRF).

In klinischen Studien nehmen bildgebende Verfahren an Bedeutung zu. Im Gegensatz zu den bisher üblichen Formulardaten zeichnen sich medizinische Bilder durch ein großes Datenvolumina und intrinsische Qualitätsparameter aus, die sich nur durch komplexe Bildverarbeitung ermitteln lassen. Es soll ein System entwickelt werden, in dem es trotz dieser Herausforderungen möglich ist, den Prüfärzten bereits beim Hochladen der Bilder zeitnah ein Feedback zur Qualitätsbeurteilung zurückgeben, um so ggf. eine qualitativ ungenügende Aufnahme ohne finanziellen und zeitlichen Verlust zu wiederholen. Dies stellt extreme Anforderungen an die Effizienz der gesamten Prozesskette: Performanter Datentransfer,  automatisierte Qualitätsalgorithmen und skalierbare Near-Time-Prozessierung der Bilder. Mit modernen Big-Data-Ansätzen, Methoden des maschinellen Lernens und neuen Virtualisierungstechnologien rückt ein solches System nun in den Bereich des Realisierbaren und soll im Rahmen des Projektes entwickelt werden. 

Mittelgeber:

  • Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Förderprogramm:

  • Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)

Kooperationspartner:

  • Prof. Ingeborg Beckers, Berliner Hochschule für Technik
  • Prof. Dagmar Krefting, Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin
  • Hamann Software, 61130 Nidderau

 

IFAF-Projekt QM ROCT

1.4.2013 - 31.9.2015

IFAF-Projekt QM ROCT: Entwicklung und Integration von Verfahren zum automatisierten, computergestützten Qualitätsmanagement von retinalen OCT-Aufnahmen