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Fujitsu entwickelt Deep Learning-basierte Objekterkennung für geringe Datenmengen

Kawasaki, 16. April 2018

Die Fujitsu Laboratories Ltd. haben eine Technologie mit Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, die Deep Learning zur Objekterkennung nutzt und auch dann erfolgreich eingesetzt werden kann, wenn nur eine geringe Datenmenge zum Lernen zur Verfügung steht. Damit lässt sich beispielsweise die Genauigkeit der Strukturerkennung in medizinischen Bildern mehr als verdoppeln.

In den vergangenen Jahren gab es bereits zahlreiche Bestrebungen, Aufgaben in verschiedenen Tätigkeitsfeldern zu automatisieren. Im medizinischen Bereich kann KI unter anderem zur Automatisierung der Analyse von Diagnosebildern eingesetzt werden, beispielsweise zur Erkennung anomaler Stellen. Im Rahmen einer gemeinsamen Forschung der Fujitsu Laboratories mit der Graduate School of Medicine der Universität Kyoto wurde KI zum Nachweis von kapillaren Gefäßknäueln, Glomeruli genannt, in Nierenbiopsieaufnahmen eingesetzt. Für ein Experiment wertete die Technologie 50 Bilder mit genauen Angaben und 450 Bildern mit ungenauen Angaben aus. Dabei konnte die Präzision des Ergebnisses mehr als verdoppelt werden, verglichen mit bestehenden Trainingsmethoden, die nur Bilder mit genauen Angaben nutzen.

Die Technologie ist nicht nur für spezifische Anwendungen wie Nierenbiopsieaufnahmen, sondern auch für eine Objekterkennung in einer Vielzahl von anderen Bereichen anwendbar, in denen nur eine geringe Datenmenge zur Verfügung steht.

Weitere Informationen können Sie der englischsprachigen Originalmeldung entnehmen: http://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2018/0416-01.html

Haftungsausschluss (Disclaimer)

Diese Pressemitteilung wurde ursprünglich in englischer Sprache von der Public Relations- und Investor Relations-Abteilung von Fujitsu Limited (Tokyo Stock Exchange: 6702) veröffentlicht. Die lokal übersetzte Version ist ausschließlich eine nicht-bindende Übersetzung zu Referenzzwecken, bei der im Falle jeder Abweichung von der Originalversion die Originalversion vorgeht. Fujitsu Limited und ihre verbundenen Unternehmen sind nicht verantwortlich für Folgen, die sich aus der Verwendung dieser lokalen Übersetzung anstelle des englischen Originaltextes ergeben. Die offizielle Version der Pressemitteilung finden Sie auf der News-Website von Fujitsu Limited: www.fujitsu.com/global/about/resources/news/

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Enno Hennrichs

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Datum: 16. April 2018
City: Kawasaki