Bereits zum 23. Mal brachte die MICCAI-Konferenz – Conference on medical image computing & computer assisted interventions – als wichtigstes Forum der Bereiche Medical Image Computing und Computer Assisted Interventions die innovativsten Projekte aus Spitzenforschung und Praxis vom 4. bis 8. Oktober 2020 zusammen. Coronabedingt wurde die ursprünglich in Lima (Peru) geplante Konferenz virtuell abgehalten. Auch dieses Jahr war die Biomedical Image Informatics-Gruppe des VRVis, die auf die Kombination von Visual Computing und bildgebenden Verfahren in der Medizin spezialisiert ist, mit zwei sehr starken Beiträgen vertreten.
Dimitrios Lenis und David Major präsentierten im Panel "Interpretability" am 6. Oktober ihr Paper "Domain aware medical image classifier interpretation by counterfactual impact analysis", in dem sie der Wissenschaftscommunity ihren innovativen Ansatz für vertrauenswürdige Entscheidungs-Visualisierung von KI-Systemen für die KI-basierte Diagnostik in der digitalen Radiologie näher bringen; Stichwort: interpretierende Künstliche Intelligenz.
Im Rahmen des ML-CDS-Workshops (Multimodal Learning for Clinical Decision Support) am 8. Oktober stellten Theresa Neubauer und Maria Wimmer außerdem das Paper "Soft Tissue Sarcoma Co-Segmentation in Combined MRI and PET/CT Data" vor. Dieses gibt einen Überblick über die Forschungsergebnisse von Theresa Neubauers Masterarbeit über die Segmentierung von multimodalen medizinischen Bildern mit Deep-Learning-Methoden. Die Masterarbeit ist u.a. im Rahmen eines durch die FFG geförderten FEMtech-Praktikums am VRVis entstanden.
