Mammographie-Klassifikator mit Erklaerbarkeit fuer ein Wiener Brustzentrum
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere ein EfficientNet zur BI-RADS-Klassifikation von Mammographien und erstelle Grad-CAM-Erklärungen. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Brustzentrum (rund 60 Beschaeftigte, jaehrlich rund 18 000 Mammographien) hat seit 2 Jahren zwei pensionierte Radiolog:innen in Teilzeit zurueckgeholt; ein KI-Werkzeug als zweite Meinung wuerde die Wartezeit auf endgueltige Befundung reduzieren.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Liefere einen Mammographie-Klassifikator mit Grad-CAM-Erklaerungen, die ein Radiologe als 'passend' bewertet.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- CNN-Klassifikatoren auf medizinischen Bildern unter strikten Sensitivitaets-Anforderungen trainieren
- Grad-CAM als Standard-Erklaerbarkeitswerkzeug korrekt implementieren
- Erklaerungen klinisch evaluieren lassen, nicht nur technisch
- Eine Integration in einen Aerzte-Workflow konzipieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis
Master · Applied Ai
Strong alignment
This challenge maps to Machine Learning for Imaging and Medical Image Analysis at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Medical Image Classification
Apply medical image classification to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Deep Learning
Design and train neural networks for complex pattern recognition tasks.
- Model Interpretation
Apply model interpretation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Grad Cam
Apply grad cam to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Computer Vision Engineer
Mammographie-Klassifikatoren mit Erklaerbarkeit sind ein wachsendes CV-Engineer-Feld in DACH-Brustzentren und MedTech-Startups.
Dieses Projekt schärft
- medical-image-classification
- deep-learning
- grad-cam
Applied AI Scientist
Erklaerbarkeit klinisch validieren zu lassen ist Senior-Applied-AI-Arbeit in klinischen Bildverarbeitungs-Teams.
Dieses Projekt schärft
- model-interpretation
- medical-image-classification
- model-evaluation
AI Safety Researcher
Erklaerungen kritisch durch Aerzt:innen pruefen zu lassen, statt blind 'XAI' zu predigen, ist eine zentrale AI-Safety-Haltung.
Dieses Projekt schärft
- model-interpretation
- grad-cam
- model-evaluation
Noch eine Sache