Zahnärztliche Mitteilungen Nr. 14

zm 111, Nr. 14, 16.7.2021, (1358) COMPUTER KÖNNEN SEHEN Klassifikation und Mustererkennung gehören zu den grundlegenden Tech- niken der medizinischen Bilddaten- verarbeitung (zum Beispiel bei Rönt- genbildern, Fotos und histologischen Schnitten). Gerade durch die Anwen- dung von ANN konnten in den ver- gangenen Jahren Systeme entwickelt werden, die den menschlichen Fähig- keiten sehr nahekommen und in bestimmten Anwendungsbereichen Expertenniveau erreichen. Grundlage dieser enormen Leistungs- steigerung ist die Anwendung von spezialisierten ANN, den sogenann- ten Konvolutionalen Neuronalen Netzwerken (englisch: Convolutional Neural Network, CNN). Diese be- stehen aus zwei wesentlichen Kom- ponenten, einem Extraktor für Bild- informationen und einem klassischen ANN. Der Extraktor besteht aus einer Vielzahl von frei parametrisierbaren Filtern, die das Originalbild Pixel für Pixel abtasten und dabei quasi neue Bilder erschaffen. Je nach Filter ent- stehen dabei Bilder, die besonders deutlich einzelne Farben, Formen, Texturen oder Muster darstellen. Kom- biniert man all diese Bildrepräsenta- tionen, entsteht ein multidimensio- nales Bildobjekt, das dann – transfor- miert in eine lange Zahlenkolonne aus einzelnen Pixelwerten – an ein ANN weitergegeben wird. Dieses wird daraufhin trainiert, diese Zahlen- kolonne mit zum Beispiel einem bild- beschreibenden Begriff in Zusam- menhang zu bringen. So lernen CNN Bilder zu klassifizieren oder Objekte im Bild zu verorten. Auf zahnmedizinischen Bilddaten wurden CNN bisher eingesetzt, um Zahnkaries, apikale Läsionen, paro- dontalen Knochenschwund, Zahn- frakturen oder Sinusitis zu erkennen. Die berichteten Genauigkeiten für die meisten dieser Aufgaben sind viel- versprechend und die ersten KI-Tools für die Dentaldiagnostik kommen derzeit auf den Markt [Schwendicke et al., 2019] (Abbildung 4). COMPUTER KÖNNEN LESEN, SCHREIBEN UND SPRECHEN Die Fähigkeit von Computern, „natürliche“, also auch wenig struk- turierte Alltagssprache – geschrieben Quelle: Schwendicke, Krois Abb. 2: Die Daten der Welt (einheitslose Schätzung): Analoge Datenspeicher (in Orange, kaum sichtbarer kleiner Streifen am unteren Rand) speicherten bis Anfang der 2000er-Jahre die Mehrzahl der Daten. Seit 2000 sind digitale Datenspeicher auf dem Vormarsch, zunächst als Vorortspeicher (zum Beispiel CDs, DVDs, lokale Festplatten; in Gelb), seit über zehn Jahren aber vor allem in Rechenzentren (Cloud; in Grün). Die Gesamtdatenmenge hat sich in den vergangenen 20 Jahren vertausendfacht. Abb. 3: Zu den Subfeldern von KI gehören das Maschinelle Lernen und dessen Unterform, das sogenannte Deep Learning. 60 | ZAHNMEDIZIN