ddm Ausgabe 1 | 2020

26 ddm | Ausgabe 1 | 2020 Digitale Visionen Künstliche Intelligenz in der zahnärztlich-röntgenologischen Diagnostik Teil 2 Falk Schwendicke, Joachim Krois KI in der (Zahn-)Medizin Eine besondere Form von NN wird beim sog. maschinellen Sehen („Computer Vision“) angewendet. Hierbei werden Bilder beispielsweise klassifiziert (z. B. Bild enthält einen Stuhl), Objekte auf Bildern detektiert (Stuhl steht in der Mitte des Bildes) oder sogar ausgeschnitten (Stuhl hat diesen Umriss) (Abb. 3). Für diese Aufgabe kommen sog. konvolutionäre NN (Convolutional Neural Network, CNN) zur Anwendung. CNNs nutzen Bildfilter, die in der Lage sind, Farben, Kanten, Ecken, Rundungen, Struk- turen und komplexere Formen zu erlernen. Kombiniert man diese Bildfilter mit Elementen aus klas- sischen NN, ist es möglich, u. a. menschliche Gesichter auf Bildern oder fahrende Autos in Videos zu erkennen (LeCun et al. 2015). Abb. 3: Klassische Aufgaben im Bereich des maschinellen Sehens. Bildklassifikation (l.), Detektion und Bildklassi- fikation (2. v. l.), Objektdetektion (3. v. l.) und pixelweise Bildsegmentierung (r.). Von links nach rechts nimmt der Komplexitätsgrad der Aufgabe zu. (Quelle: NVIDIA Deep Learning Institute)