Deep Fake ist ein Ausdruck für eine Technik, die es ermöglicht, mit Hilfe von künstlicher Intelligenz täuschend echt wirkende Bilder oder Videos zu erstellen. Wie diese Methode dazu verwendet werden kann, krankhaftes Gewebe schneller zu erkennen, das erforschen Michael Gadermayr, Senior Lecturer am Studiengang Informationstechnik & System-Management und Geja Oostingh, Studiengangsleiterin Biomedizinische Analytik, mit ihrem Team im Forschungsprojekt "KiaMed".
»Für die Diagnostik, beispielsweise von Krebserkrankungen, fallen immense Datenmengen an. Die mikroskopischen Bilder besitzen Auflösungen im Bereich von bis zu mehreren Gigapixeln«, so Gadermayr. Eine gründliche manuelle Analyse dieser Daten ist extrem zeitaufwendig oder einfach nicht machbar. Deshalb werden diese Bilder in vielen Bereichen bereits mit selbstständig lernenden Algorithmen, so genannten künstlichen neuronale Netzwerken, verarbeitet.
Eine große Hürde stellen dabei neue Daten dar, die sich von den Testdaten strukturell unterscheiden. Hier kommt die Deep Fake Technologie zum Einsatz. Gadermayr: »Wir wollen unseren Programmen beibringen, ein Bild so zu verändern, dass es so aussieht, als wäre es mit einer völlig anderen Technik aufgenommen worden.« Die Algorithmen lernen dadurch, auch mit verschiedenen Bildarten zurechtzukommen. So sollen unterschiedlichste Erkrankungen früher, schneller und mit großer Sicherheit erkannt werden.
Mehr Details zum Projekt
Zum Beitrag in „Die Presse“ vom 18.4.2020: "Mit Deep Fake zur Diagnose"
https://www.diepresse.com/5801851/mit-deep-fake-zur-diagnose
Zum Beitrag in den „Salzburger Nachrichten“ vom 24.4.2020: "Dr. Deepfake hilft bei rascher Diagnose"
https://www.pressreader.com/austria/salzburger-nachrichten/20200424/281655372220065
Zum Beitrag in „Der Standard“ vom 29.4.2020: "Mit Deep-Fake-Bildern Tumoren erkennen"
https://www.pressreader.com/austria/der-standard/20200429/281943135037441