Du bist ein Neuling in der Welt der Radiologie und/oder Künstlicher Intelligenz (KI)? Keine Sorge, wir beantworten hier die wichtigsten Fragen ;-)
Was ist ein CT-Scan?
Ein CT-Scan oder Computertomographie ist ein computergestütztes Röntgenbildverfahren, bei dem ein schmaler Strahl von Röntgenstrahlen auf einen Patienten gerichtet und schnell um den Körper gedreht wird, um Bilder aus verschiedenen Blickwinkeln zu erfassen. Die gesammelten Daten können dann zu dreidimensionalen Querschnittsbildern zusammengesetzt werden.
Wofür werden CT-Scans eingesetzt?
Radiologen nutzen CT-Scans, um unter anderem Krebs zu diagnostizieren und zu klassifizieren, innere Verletzungen und Erkrankungen zu erkennen und Muskel- und Knochenerkrankungen zu diagnostizieren.
Was sind DDPMs?
Denoising Diffusion Models (DDPMs) sind eine Art von KI, die Daten aus reinem Rauschen generieren kann. Der Vorgang wird Diffusion genannt, weil während des Trainings die Daten durch Hinzufügen von unterschiedlich starkem Rauschen gestört werden, um zu simulieren, dass die Daten „diffundieren“ und das Modell lernt, das hinzugefügte Rauschen vorherzusagen. Während der Datengenerierung kann das DDPM dann diesen Vorgang umkehren, indem es vom zufälligen Rauschen ausgeht und in einem iterativen Prozess das Rauschen langsam entfernt. Diese „umgekehrte“ Diffusion ist ein stochastischer Prozess, so dass bei gleicher Ausgangslage unterschiedliche Outputs erzeugt werden können.
Was ist Konditionierung in DDPMs?
Während des Trainings können zusätzliche Informationen als Input für das DDPM hinzugefügt werden. Dadurch kann das Modell später Daten generieren, die einer Bedingung, z. B. einer Text- oder Segmentierungsmaske, gegeben sind. Vielleicht hast du schon von konditionalen Diffusionsmodellen gehört und vielleicht sogar verwendet, z. B. Stable-Diffusion oder DALL-E. Dabei handelt es sich um sogenannte Text-zu-Bild-KI-Modelle, die anhand einer Text-Eingabeaufforderung ein Bild generieren.